SPIRE: Synergistic Planning, Imitation, and Reinforcement Learning for Long-Horizon Manipulation
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(title,abstract);robot learning(abstract,comments);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Comments Conference on Robot Learning (CoRL) 2024
视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(title,abstract);robot learning(abstract,comments);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Comments Conference on Robot Learning (CoRL) 2024
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title,abstract);robot learning(abstract);manipulation(abstract);分类 cs.RO
Comments ICRA 2019. More video results at https://sites.google.com/berkeley.edu/rl-robotic-assembly/home
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(title,abstract);robotics(title)
Comments 26 pages, 5 figures; submitted to Frontiers in Computational Neuroscience
SARM:面向长时间 horizon 的机器人操控阶段感知奖励建模
机构 * Stanford University(斯坦福大学) ; UC Berkeley(加州大学伯克利分校)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(title,abstract);robot learning(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种基于视频的阶段感知奖励建模框架,通过自然语言子任务标注实现一致标签,提升长horizon任务的鲁棒性和泛化能力,实验表明其在真实世界和人类验证中表现优异。
通过随机策略测量机器人任务复杂性的问题
机构 * University of Sheffield(谢菲尔德大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title,abstract);robotics(abstract);manipulation(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文指出基于随机权重猜测的指标在测量机器人任务复杂性时存在矛盾,需发展更可靠的度量方法。
Comments 16 pages, 9 figures, The 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)
GrndCtrl: 通过自监督奖励对齐实现世界模型的 grounding
专题命中 模仿学习与强化学习 :world model(title,abstract);navigation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
AI总结 GrndCtrl通过自监督奖励对齐提升世界模型的几何 grounding,实现更稳定的空间一致性与导航性能。
RoboReward: 通用视觉-语言奖励模型用于机器人学
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(title,abstract);robot learning(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
AI总结 RoboReward通过构建机器人奖励数据集和基准,训练视觉-语言奖励模型,验证了其在机器人学习中的有效性,并展示了改进策略学习和缩小与人工奖励差距的成果。
DRAE:动态检索增强专家网络用于机器人终身学习与任务适应
机构 * Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences(重庆绿色智能技术研究所,中国科学院)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(title,abstract);manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
AI总结 DRAE通过动态检索增强专家网络实现机器人终身学习和任务适应,显著提升长期任务保留和知识重用能力。
Comments Accepted to the main conference of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2025)
机构 * Department of Automotive Engineering at the Clemson University International Center for Automotive Research (CU-ICAR)(汽车工程系(克莱姆森大学国际汽车研究中心))
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(title,abstract);robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title,abstract);robotics(abstract);embodied AI(abstract);分类 cs.RO
机构 * University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :embodied AI(title,abstract);embodied agent(abstract);world model(abstract);分类 cs.RO
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(title,abstract);manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments RLC 2025
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(title,abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Comments Published at ICLR 2024. Website at https://mihdalal.github.io/planseqlearn/ 9 pages, 3 figures, 3 tables; 14 pages appendix (7 additional figures)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title,abstract);robotics(abstract);robot learning(abstract);分类 cs.RO
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(title,abstract);robotics(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(title);robot learning(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Comments Accepted at CVPR 2023. Website at https://robo-affordances.github.io/
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title,abstract);robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Comments Published at NeurIPS 2021. Website at https://mihdalal.github.io/raps/
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title,abstract);manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(title,abstract);manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments 7 pages, 7 Figures
基于多任务强化学习的知识引导操作
机构 * MIRAI ; MBZUAI ; Innopolis University(Innopolis大学) ; AXXX
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(title,abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robotics(comments)
AI总结 本文提出KG-M3PO框架,通过统一感知、知识和策略实现部分可观测环境下的多任务机器人操作,利用3D场景图和动态关系机制提升任务成功率与泛化能力。
Comments 8 pages, 8 figures. Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)
机构 * Eastern Institute of Technology(东部技术研究所) ; University of Nottingham(诺丁汉大学) ; SIMTech, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)(SIMTech,科技研究局(A*STAR)) ; Southern University of Science and Technology(南方科技大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robot learning(title);manipulation(abstract);robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted by NeurIPS 2025 Workshop on Embodied World Models for Decision Making
专题命中 模仿学习与强化学习 :world model(title,abstract);robotics(abstract,comments);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
Comments Accepted at the 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(title,abstract);manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted at The First Austrian Symposium on AI, Robotics, and Vision (AIROV24)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title,abstract);navigation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robot learning(journal_ref)
Journal ref NeurIPS 2023 Workshop on Robot Learning Workshop: Pretraining, Fine-Tuning, and Generalization with Large Scale Models, Dec 2023, New Orelans, United States
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(title);robot learning(abstract,comments);manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments 6th Conference on Robot Learning (CoRL), 2022
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title);robotics(abstract,comments);manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
Comments Accepted for publication at IEEE Robotics and Automation Letters (RAL). Codebase and trained models available at http://hulc.cs.uni-freiburg.de
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(title,abstract);manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robotics(journal_ref)
Comments 11 Pages, 11 Figures
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters ( Volume: 6, Issue: 3, July 2021)
迈向机械取栓的AI自主导航:基于分层模块多智能体强化学习(HM-MARL)
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(title,abstract);world model(abstract);robotics(comments,journal_ref);分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 本研究提出分层模块多智能体强化学习框架,实现机械取栓中双设备自主导航,展示体外导航能力及泛化挑战。
Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (2026)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robot learning(title);manipulation(title);分类 cs.RO、cs.AI
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(title);robotic(title);分类 cs.RO、cs.AI
Comments Accepted for ICRA 2022