cs.RO（2025-02-07）

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支柱一：机器人控制 (Robot Control) (9 🔗1) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (1)

🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (9 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
1	STRIDE: Automating Reward Design, Deep Reinforcement Learning Training and Feedback Optimization in Humanoid Robotics Locomotion	STRIDE：自动化人形机器人运动控制中奖励函数设计与深度强化学习训练	humanoid humanoid robot locomotion
2	RobotMover: Learning to Move Large Objects From Human Demonstrations	RobotMover：通过人类演示学习移动大型物体，实现机器人零样本迁移	manipulation domain randomization teleoperation
3	REASSEMBLE: A Multimodal Dataset for Contact-rich Robotic Assembly and Disassembly	REASSEMBLE：用于接触式机器人装配与拆卸的多模态数据集	manipulation multimodal	✅
4	Adaptive Learning-based Model Predictive Control Strategy for Drift Vehicles	提出自适应学习模型预测控制，解决漂移车辆在复杂环境下的路径跟踪问题	MPC model predictive control
5	Effective Sampling for Robot Motion Planning Through the Lens of Lattices	基于Lattice理论的机器人运动规划高效采样方法	motion planning
6	Online Robot Motion Planning Methodology Guided by Group Social Proxemics Feature	提出基于群体社交距离特征的在线机器人运动规划方法，提升社交场景适应性	motion planning
7	Towards Wearable Interfaces for Robotic Caregiving	面向机器人照护，提出可穿戴人机交互HAT及共享控制算法Driver Assistance	teleoperation shared control
8	Training-free Task-oriented Grasp Generation	提出一种免训练的面向任务抓取生成方法，结合预训练模型与视觉语言模型。	manipulation
9	Cooperative Payload Estimation by a Team of Mocobots	提出一种多移动机器人协同有效载荷估计方法，用于自主操作和人机协作。	manipulation

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

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
10	Exploring the Generalizability of Geomagnetic Navigation: A Deep Reinforcement Learning approach with Policy Distillation	提出基于深度强化学习和策略蒸馏的通用地磁导航方法，提升跨领域导航性能。	reinforcement learning deep reinforcement learning DRL

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