cs.RO（2024-06-06）

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支柱一：机器人控制 (Robot Control) (4) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (3 🔗1) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (2)

🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (4 篇)

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1	RoboCoder: Robotic Learning from Basic Skills to General Tasks with Large Language Models	RoboCoder：利用大型语言模型，从基础技能学习到通用机器人任务	humanoid large language model
2	RiskMap: A Unified Driving Context Representation for Autonomous Motion Planning in Urban Driving Environment	提出RiskMap：一种用于城市自动驾驶运动规划的统一驾驶环境风险表征方法	motion planning
3	Redundancy-aware Action Spaces for Robot Learning	提出冗余感知动作空间ER，结合关节空间与任务空间优势，提升机器人学习效率。	manipulation
4	AdapJ: An Adaptive Extended Jacobian Controller for Soft Manipulators	提出AdapJ自适应扩展雅可比控制器，解决软体机器人控制的非线性与滞后问题	model predictive control

🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (3 篇)

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5	Touch100k: A Large-Scale Touch-Language-Vision Dataset for Touch-Centric Multimodal Representation	构建Touch100k触觉-语言-视觉数据集，提出TLV-Link预训练方法，提升触觉为中心的跨模态表征学习。	representation learning curriculum learning multimodal	✅
6	MARLander: A Local Path Planning for Drone Swarms using Multiagent Deep Reinforcement Learning	提出基于多智能体深度强化学习的无人机集群局部路径规划方法，实现精准着陆。	reinforcement learning deep reinforcement learning
7	Phase-Amplitude Reduction-Based Imitation Learning	提出基于相位-幅度约简的模仿学习框架，实现更安全的机器人运动模仿	imitation learning

🔬 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (2 篇)

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8	Text-to-Drive: Diverse Driving Behavior Synthesis via Large Language Models	提出Text-to-Drive，利用大语言模型合成多样化的自动驾驶行为	large language model
9	A Survey of Language-Based Communication in Robotics	综述：基于语言的机器人通信方法，探索语言模型在机器人控制中的应用	large language model multimodal

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