cs.RO（2024-12-17）

📊 共 9 篇论文

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支柱一：机器人控制 (Robot Control) (5) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (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	ExBody2: Advanced Expressive Humanoid Whole-Body Control	提出ExBody2，实现类人机器人的高级表达性全身控制	humanoid humanoid robot whole-body control
2	Learning Visuotactile Estimation and Control for Non-prehensile Manipulation under Occlusions	提出一种基于视觉触觉的非抓取操作学习方法，解决遮挡下的操作问题	manipulation sim-to-real reinforcement learning
3	Physics-model-guided Worst-case Sampling for Safe Reinforcement Learning	提出基于物理模型的worst-case采样方法，提升强化学习在安全关键系统中的安全性。	quadruped reinforcement learning deep reinforcement learning
4	Multi-Agent Motion Planning For Differential Drive Robots Through Stationary State Search	提出MASS框架，通过静止状态搜索解决差速驱动机器人多智能体运动规划问题	motion planning
5	Bots against Bias: Critical Next Steps for Human-Robot Interaction	探讨人机交互中机器人偏见问题，提出设计和应用策略以应对和消除偏见。	humanoid

🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 篇)

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6	CLIP-RLDrive: Human-Aligned Autonomous Driving via CLIP-Based Reward Shaping in Reinforcement Learning	CLIP-RLDrive：利用CLIP奖励塑造，实现符合人类驾驶习惯的自动驾驶决策	reinforcement learning reward shaping
7	Multi-Task Reinforcement Learning for Quadrotors	提出基于多任务强化学习的四旋翼控制框架，提升样本效率和任务性能。	reinforcement learning

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

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8	Don't Yell at Your Robot: Physical Correction as the Collaborative Interface for Language Model Powered Robots	提出基于物理纠正的LLM机器人协作界面，提升人机交互效率	large language model

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

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9	Enhancing Exploration Efficiency using Uncertainty-Aware Information Prediction	提出一种基于不确定性感知信息预测的自主探索方法，提升探索效率。	occupancy grid

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