IEEE T-RO

Chronos: A Physics-Informed Full-History Framework for Non-Markovian Long-Horizon Manipulation

Chronos: 一种基于物理信息的全历史框架用于非马尔可夫长时域操作

Yulin Zhou, Yimeng Wang, Nengyu Wang, Shaojia Xing, Shiyun Tu, Xiang Li, Jingkai Zhang, Ningbo Jiang, Yuankai Lin, Hua Yang, Xiangrui Zeng, Zhouping Yin

机构 * School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学机械科学与工程学院） 纠错

AI总结 针对现有策略依赖马尔可夫假设导致记忆依赖任务失败的问题，提出Chronos框架，将观测历史作为策略潜状态，通过选择性状态空间模型传播因果历史状态，并利用二阶薛定谔桥预测加速度场，在16个模拟和4个真实任务中显著超越基线。

Comments 20 pages, 10 figures. Submitted to IEEE Transactions on Robotics