cs.RO（2024-06-29）
📊 共 7 篇论文 | 🔗 2 篇有代码
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支柱一：机器人控制 (Robot Control) (4 🔗2)
支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2)
支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) (1)
🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (4 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | PerAct2: Benchmarking and Learning for Robotic Bimanual Manipulation Tasks | PerAct2：提出用于机器人双臂操作任务的基准测试和学习框架 | manipulation bi-manual bimanual manipulation | ||
| 2 | Language-Guided Object-Centric Diffusion Policy for Generalizable and Collision-Aware Robotic Manipulation | 提出Lan-o3dp：一种语言引导的、面向对象的扩散策略，用于可泛化和防碰撞的机器人操作 | manipulation diffusion policy large language model | ||
| 3 | KOROL: Learning Visualizable Object Feature with Koopman Operator Rollout for Manipulation | KOROL：利用Koopman算子展开学习可视图物体特征，用于机器人操作 | manipulation dexterous manipulation imitation learning | ✅ | |
| 4 | Human-Agent Joint Learning for Efficient Robot Manipulation Skill Acquisition | 提出人机协作学习系统，高效获取机器人操作技能 | manipulation dexterous hand teleoperation | ✅ |
🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 5 | Variable Time Step Reinforcement Learning for Robotic Applications | 提出MOSEAC方法，实现机器人变步长强化学习，提升效率并降低能耗 | reinforcement learning | ||
| 6 | Revisiting Sparse Rewards for Goal-Reaching Reinforcement Learning | 研究表明，基于稀疏奖励的强化学习在目标导向任务中优于稠密奖励，并提出早期成功指标。 | reinforcement learning |
🔬 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) (1 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
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| 7 | When Robots Get Chatty: Grounding Multimodal Human-Robot Conversation and Collaboration | 提出基于LLM的多模态人机交互框架，实现开放式对话与协作 | open-vocabulary open vocabulary large language model |