cs.RO（2024-05-28）

📊 共 7 篇论文 | 🔗 1 篇有代码

🎯 兴趣领域导航

支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (4 🔗1) 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (2) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (1)

🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (4 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
1	World Models for General Surgical Grasping	提出基于世界模型的深度强化学习框架GAS，用于通用外科手术抓取	reinforcement learning deep reinforcement learning world model	✅
2	Interpretable DRL-based Maneuver Decision of UCAV Dogfight	提出基于DRL的可解释UCAV空战机动决策框架，提升决策透明度	reinforcement learning deep reinforcement learning DRL
3	LNS2+RL: Combining Multi-Agent Reinforcement Learning with Large Neighborhood Search in Multi-Agent Path Finding	提出LNS2+RL算法，结合多智能体强化学习与大邻域搜索解决多智能体路径规划问题	reinforcement learning curriculum learning
4	Value Alignment and Trust in Human-Robot Interaction: Insights from Simulation and User Study	研究人机协作中价值对齐对信任的影响，提出基于逆强化学习的自适应对齐策略。	reinforcement learning inverse reinforcement learning

🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (2 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
5	Model-Based Diffusion for Trajectory Optimization	提出基于模型的扩散方法(MBD)用于轨迹优化，无需数据即可解决复杂控制问题。	humanoid trajectory optimization motion planning
6	Tactile-Driven Non-Prehensile Object Manipulation via Extrinsic Contact Mode Control	提出一种基于触觉驱动的外接触模式控制方法，用于灵巧的非抓取物体操作。	manipulation

🔬 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (1 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
7	Safety Control of Service Robots with LLMs and Embodied Knowledge Graphs	结合LLM与具身知识图谱，提升服务机器人安全控制	large language model

⬅️ 返回 cs.RO 首页 · 🏠 返回主页