cs.RO（2025-03-28）
📊 共 9 篇论文 | 🔗 1 篇有代码
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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) (3 🔗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)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FLAM: Foundation Model-Based Body Stabilization for Humanoid Locomotion and Manipulation | FLAM：基于具身模型的稳定奖励函数提升人形机器人运动与操作性能 | humanoid humanoid robot humanoid locomotion | ||
| 2 | Control of Humanoid Robots with Parallel Mechanisms using Differential Actuation Models | 提出基于微分驱动模型的并行机构人形机器人控制方法，提升控制精度和鲁棒性。 | humanoid humanoid robot locomotion | ||
| 3 | Bimanual Regrasp Planning and Control for Active Reduction of Object Pose Uncertainty | 提出基于双臂重抓取的物体位姿不确定性主动降低方法 | bi-manual | ||
| 4 | REMAC: Self-Reflective and Self-Evolving Multi-Agent Collaboration for Long-Horizon Robot Manipulation | REMAC：面向长时程机器人操作的自反思自进化多智能体协作框架 | manipulation | ||
| 5 | Next-Best-Trajectory Planning of Robot Manipulators for Effective Observation and Exploration | 提出基于Next-Best-Trajectory的机器人操作臂观测与探索策略，提升数据采集效率 | manipulation scene understanding |
🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (3 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 6 | Empirical Analysis of Sim-and-Real Cotraining of Diffusion Policies for Planar Pushing from Pixels | 研究Sim-to-Real扩散策略中，仿真与真实数据协同训练对平面推物任务的影响。 | imitation learning diffusion policy | ✅ | |
| 7 | Robust Offline Imitation Learning Through State-level Trajectory Stitching | 提出基于状态级轨迹拼接的鲁棒离线模仿学习方法，提升泛化性和性能。 | policy learning imitation learning | ||
| 8 | Scenario Dreamer: Vectorized Latent Diffusion for Generating Driving Simulation Environments | Scenario Dreamer：提出一种向量化潜在扩散模型，用于生成自动驾驶仿真环境。 | reinforcement learning dreamer |
🔬 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) (1 篇)
| # | 题目 | 一句话要点 | 标签 | 🔗 | ⭐ |
|---|---|---|---|---|---|
| 9 | VizFlyt: Perception-centric Pedagogical Framework For Autonomous Aerial Robots | VizFlyt：面向自主无人机的以感知为中心的教学框架 | 3D gaussian splatting gaussian splatting splatting |