cs.RO（2024-11-15）

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支柱一：机器人控制 (Robot Control) (5 🔗1) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (2) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (1) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) (1)

🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (5 篇)

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1	Brain-inspired Action Generation with Spiking Transformer Diffusion Policy Model	提出基于脉冲Transformer扩散策略模型的脑启发式动作生成方法，提升机器人操作性能。	manipulation reinforcement learning diffusion policy
2	Evaluating Text-to-Image Diffusion Models for Texturing Synthetic Data	利用预训练扩散模型为合成数据纹理化以减少工程努力	manipulation sim-to-real domain randomization	✅
3	VeriGraph: Scene Graphs for Execution Verifiable Robot Planning	VeriGraph：利用场景图进行可执行验证的机器人规划	manipulation spatial relationship
4	BMP: Bridging the Gap between B-Spline and Movement Primitives	提出B样条运动原语(BMP)，结合B样条与运动原语的优势，提升机器人学习性能。	motion planning reinforcement learning imitation learning
5	SPLIT: SE(3)-diffusion via Local Geometry-based Score Prediction for 3D Scene-to-Pose-Set Matching Problems	提出SPLIT：基于局部几何的SE(3)扩散模型，解决3D场景到姿态集匹配问题	manipulation

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

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6	Remote Life Support Robot Interface System for Global Task Planning and Local Action Expansion Using Foundation Models	提出基于模版变量的远程生命支持机器人交互系统，提升复杂任务场景下的指令执行能力	foundation model
7	'What did the Robot do in my Absence?' Video Foundation Models to Enhance Intermittent Supervision	提出视频基础模型以增强机器人间歇性监督的有效性	foundation model

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

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8	Imagine-2-Drive: Leveraging High-Fidelity World Models via Multi-Modal Diffusion Policies	提出Imagine-2-Drive，利用多模态扩散策略和高保真世界模型提升自动驾驶决策能力。	reinforcement learning policy learning diffusion policy

🔬 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) (1 篇)

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9	BEV-ODOM: Reducing Scale Drift in Monocular Visual Odometry with BEV Representation	提出BEV-ODOM，利用鸟瞰图表示减少单目视觉里程计的尺度漂移	visual odometry motion tracking

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