IEEE RA-L - arXivDaily 期刊&会议

2607.20912 2026-07-24 cs.RO 新提交

URF: A Unified Robot Control-Policy Framework for Stable Contact Aware Manipulation

URF：用于稳定接触感知操纵的统一机器人控制策略框架

Jiyou Shin, Youngjin Seo, Jaeseog Won, Sungwon Seo, Hyunjun Kim, Seokmin Yoon, Tuan Luong, Hyungpil Moon

机构 * Faculty of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University（成均馆大学机械工程学院）； Faculty of Intelligent Robotics, Sungkyunkwan University（成均馆大学智能机器人学院）

AI总结研究针对基于学习的操纵策略中动作预测与执行分离在刚性接触时的问题，提出URF统一框架，结合多模态观察预测虚拟目标等，利用接触力构建标签监督控制器模式预测，在相关任务中提升成功率并减少失败模式。

Comments 8 pages, 5 figures, 2 tables. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

2607.20665 2026-07-24 cs.RO cs.MA cs.SY eess.SY 新提交

通过基于CBF的强化学习实现安全且可扩展的多无人机载荷运输及零样本模拟到现实的迁移

Jaeyoun Choi, Oswin So, Songyuan Zhang, Cooper Taylor, Chuchu Fan

机构 * Reliable Autonomous Systems Lab, Massachusetts Institute of Technology（可靠自主系统实验室，麻省理工学院）

AI总结研究多无人机载荷运输问题，提出基于学习的框架，引入二维抽象，用离散图控制障碍函数近端策略优化训练全分布式策略，实现零样本模拟到现实的迁移，能在不同团队规模和任务场景泛化，在动态环境安全运行。

Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters (Early Access), 2026

2603.04910 2026-07-24 cs.RO cs.AI cs.LG 版本更新

VPWEM：非马尔可夫视觉-运动策略与工作记忆与事件记忆

Yuheng Lei, Zhixuan Liang, Hongyuan Zhang, Ping Luo

机构 * School of Computing and Data Science, University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学）

AI总结 VPWEM通过引入工作记忆和事件记忆，提升机器人在非马尔可夫任务中的动作生成性能。