LPPG-RL: Lexicographically Projected Policy Gradient Reinforcement Learning with Subproblem Exploration
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
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 :navigation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * University of Southern California(南加州大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA) - USI/SUPSI(达摩信息技术研究所(IDSIA)- USI/SUPSI) ; Center of Excellence for Generative AI, King Abdullah University of Science and Technology(生成人工智能卓越中心,国王阿卜杜勒阿齐兹大学科学与技术学院) ; NNAISENSE
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 85 pages in main text + 4 pages of references + 26 pages of appendices, 12 figures in main text + 2 figures in appendices; source code available at https://github.com/struplm/eUDRL-GCSL-ODT-Convergence-public
机构 * University of the Bundeswehr Munich(联邦国防军慕尼黑大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :world model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Sorbonne Université, CNRS, ISIR(索邦大学、国家科学研究中心、信息科学研究所)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Department of Computer Science, Boston University(波士顿大学计算机科学系) ; Systems Engineering Division, Boston University(波士顿大学系统工程分校)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
机构 * School of Computer Science and Engineering, Pusan National University, Busan, Korea(计算机科学与工程学院,釜山国立大学,韩国釜山)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 12 pages, 8 figures, submitted to ECAI 2025
机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems(机器人与智能系统国家重点实验室) ; Shenyang Institute of Automation(沈阳自动化研究所) ; Chinese Academy of Sciences(中国科学院) ; University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * NVIDIA(NVIDIA公司) ; CMU(卡内基梅隆大学) ; UC Berkeley(加州大学伯克利分校) ; UT Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO、cs.CV
Comments 26 pages
机构 * LIACS(莱顿大学信息科学研究中心) ; Leiden University(莱顿大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments ACM Computing Surveys
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) ; Purdue University(普渡大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * York University(约克大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 29 pages, 12 figures. Fazel Arasteh and Arian Haghparast contributed equally to this research. Submitted to ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems (TSAS). The code for this work is publicly available at https://github.com/Arianhgh/HHAN
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
机构 * School of Computing and Augmented Intelligence(计算与增强智能学院) ; Arizona State University(亚利桑那州立大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * UC Berkeley(伯克利大学) ; University of Oxford(牛津大学) ; University of Washington(华盛顿大学) ; UK AI Security Institute(英国人工智能安全研究所) ; Google DeepMind(谷歌DeepMind)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Zhongguancun Academy(中关村学院) ; New York University(纽约大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :embodied agent(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
Comments 10 pages 8 figures
机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) ; University of Auckland(奥克兰大学) ; Chongqing University(重庆大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted to NeurIPS 2025. Title used at submission and review: PIRO: Toward Stable Reward Learning for Inverse RL via Monotonic Policy Divergence Reduction
机构 * School of Computer Science and Statistics, Trinity College Dublin(计算机科学与统计学系,特里尼蒂学院都柏林)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Comments Accepted to IEEE ICAR 2025
机构 * Graduate School of Informatics, Nagoya University, Japan(名古屋大学信息学研究科) ; RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Japan(RIKEN高级智能项目研究中心) ; Graduate School of Arts and Sciences, The University of Tokyo, Japan(东京大学文学系研究科) ; Project team for SIP, Japan(SIP项目团队) ; Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Japan(日本海洋地球科学技术机构) ; Faculty of Education, Shitennoji University, Japan(世田谷大学教育学部) ; Graduate School of Engineering, The University of Tokyo, Japan(东京大学工学研究科) ; Graduate School of Science and Technology, Niigata University, Japan(新潟大学科学技术研究科) ; Graduate School of Science, Nagoya University, Japan(名古屋大学理学研究科) ; Principles of Informatics Research Division, National Institute of Informatics, Japan(信息学原理研究部门,日本信息处理技术研究所) ; Graduate School of Information Science, The University of Osaka, Japan(大阪大学信息科学研究科)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 21 pages, 7 figures
机构 * Department of Informatics, University of Zurich(苏黎世大学信息学院) ; ETH AI Center(ETH人工智能中心)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 85 pages (11 + references and appendix), 9 figures. v2: added acknowledgements
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 7 pages, 6 figures, under review
机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) ; Cornell University(康奈尔大学) ; Kempner Institute(凯普纳研究所) ; Harvard University(哈佛大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 24 pages, 5 figures
机构 * School of Electrical, Computer and Energy Engineering(电气、计算机与能源工程学院) ; Arizona State University(亚利桑那州立大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 30 pages, 6 figures
机构 * USTC(中国科学技术大学) ; Beihang University(北京航空航天大学) ; University of Manchester(曼彻斯特大学) ; NTU(南洋理工大学) ; FYUST(福建师范大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
Comments 21 pages, 10 figures
机构 * Institute for Machine Vision, University of Applied Sciences Kempten(机器视觉研究所,应用科技大学凯普腾)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
机构 * Department of Aerospace Engineering, Seoul National University(首尔国立大学航空航天工程系) ; Artificial Intelligence Institute, Seoul National University(首尔国立大学人工智能研究所)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.LG
Comments Accepted for publication in the proceedings of the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
机构 * Department of Electronics and Electrical Engineering(电子与电气工程系) ; Institute of Communications Engineering(通讯工程研究所) ; National Yang Ming Chiao Tung University(阳明交通大学) ; Research Center for Information Technology Innovation(信息技术创新研究中心) ; Academia Sinica(台湾“中央研究院”) ; Bradley Department of Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程系)
专题命中 模仿学习与强化学习 :embodied agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 6 pages, 3 figures, accepted by 2025 IEEE Globecom Workshops
机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University(人工智能学院,吉林大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI
机构 * Tsinghua University(清华大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 9 pages for main text, 23 pages in total, submitted to Neurips, 13 figures