cs.RO（2024-09-12）

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支柱一：机器人控制 (Robot Control) (11 🔗1) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (1) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (1)

🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (11 篇)

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1 InterACT: Inter-dependency Aware Action Chunking with Hierarchical Attention Transformers for Bimanual Manipulation InterACT：面向双臂操作，提出基于层级注意力Transformer的解耦动作块模仿学习框架 manipulation bi-manual dual-arm
2 Learning Skateboarding for Humanoid Robots through Massively Parallel Reinforcement Learning 提出基于大规模并行强化学习的人形机器人滑板运动控制方法 humanoid humanoid robot locomotion
3 Time-Varying Foot-Placement Control for Underactuated Humanoid Walking on Swaying Rigid Surfaces 提出时变足部落点控制，解决欠驱动人形机器人在摇摆刚性表面上的行走问题 humanoid humanoid robot bipedal
4 Towards Online Safety Corrections for Robotic Manipulation Policies 提出iKinQP-RL混合框架，解决强化学习机器人操作策略在线安全校正问题 manipulation reinforcement learning
5 Baloo: A Large-Scale Hybrid Soft Robotic Torso for Whole-Arm Manipulation Baloo：用于全身操作的大型混合软体机器人躯干 manipulation
6 Touch2Touch: Cross-Modal Tactile Generation for Object Manipulation 提出Touch2Touch，通过跨模态触觉生成实现通用物体操作 manipulation
7 A Space-Efficient Algebraic Approach to Robotic Motion Planning 提出一种空间高效的代数方法用于机器人运动规划，解决图遍历问题。 motion planning
8 Universal Trajectory Optimization Framework for Differential Drive Robot Class 提出通用轨迹优化框架，高效生成差速驱动机器人高质量轨迹 trajectory optimization
9 Hand-Object Interaction Pretraining from Videos 提出基于视频的手-物体交互预训练方法，提升机器人操作的泛化性和效率 manipulation reinforcement learning behavior cloning ✅
10 AnySkin: Plug-and-play Skin Sensing for Robotic Touch AnySkin：用于机器人触觉的即插即用型皮肤传感器，实现零样本泛化。 manipulation policy learning
11 Composing Option Sequences by Adaptation: Initial Results 提出基于适应性的选项序列组合框架，提升深度强化学习在机器人操作任务中的成功率 manipulation

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

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12 Sequential Discrete Action Selection via Blocking Conditions and Resolutions 提出基于阻塞条件和解决方案的序列离散动作选择策略，用于机器人任务规划。 large language model

🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (1 篇)

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13 Adaptive Language-Guided Abstraction from Contrastive Explanations ALGAE：基于对比解释的自适应语言引导抽象，提升机器人模仿学习泛化性 reinforcement learning inverse reinforcement learning

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