IROS

NaviFormer: A Deep Reinforcement Learning Transformer-like Model to Holistically Solve the Navigation Problem

NaviFormer：一种深度强化学习变换器模型，以整体解决导航问题

Daniel Fuertes, Andrea Cavallaro, Carlos R. del-Blanco, Fernando Jaureguizar, Narciso García

机构 * Grupo de Tratamiento de Imágenes, Information Processing and Telecommunications Center, ETSI Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid（图像处理与电信中心，信息处理与电信中心，电信工程学院，马德里理工大学） ； Idiap Research Institute（Idiap研究机构） 纠错

AI总结 NaviFormer通过预测高层路线和底层轨迹，整体解决导航问题，实验表明其在准确性和计算速度上表现优异，适用于实时任务。

Comments Published in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

Refinement of Accelerated Demonstrations via Incremental Iterative Reference Learning Control for Fast Contact-Rich Imitation Learning

通过增量迭代参考学习控制细化加速演示

Koki Yamane, Cristian C. Beltran-Hernandez, Steven Oh, Masashi Hamaya, Sho Sakaino

机构 * OMRON SINIC X Corporation（OMRON SINIC X公司） ； University of Tsukuba（茨口大学） ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

AI总结 本文提出I2RLC方法，通过逐步提升速度并更新参考轨迹，实现高保真度的加速演示，提升接触密集模仿学习的效率与稳定性。

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