该论文介绍了一个名为自助式躯体活动学习（Self-supervised Embodied Active Learning，SEAL）的框架，它使用训练于互联网图像的感知模型学习主动探索策略，并使用 3D 一致性对收集的观察结果进行标记，并利用 3D 语义地图在完全自我监督的情况下学习行动和感知，从而可以提高对目标的检测和分割的性能。

Dec, 2021

通过将可视管理学习和自我解释能力相结合，本研究提出了一种新的模型，能够有效地解决行为模糊性问题，并通过实验验证了其有效性。

Apr, 2024

本文提出了一种基于 Markov 逻辑网络的方法，以视觉输入数据为基础来检测和提取物体的多个握取能力，通过多个语义属性的组合预测握取能力，通过学习典型的抓握图案使方法具有广泛的泛化能力，结果表明该方法在握取预测的新实例上具有良好的泛化能力。

Jun, 2019

本篇论文提出了一种基于视觉的移动助理机器人系统，能够在无预先知识的情况下实现语义感知环境，并在一个移动的仿人机器人上进行实际应用测试。

Nov, 2022

本论文提出了一种基于深度强化学习的混合模型与无模型集成的方法 LEAPS，通过对含有内在语义规律但视觉多样性的人造环境的实验表明其比不考虑语义内容的强基线更有效。

Sep, 2018

本研究提出了一种简单的方法来构造一个可微分的世界表示，该表示将场景的语意和空间可负载特征编码成一个映射表，从而实现了同时优化场景语意和可负载特征的端到端可微规划。

Apr, 2023

提出一种神经 SLAM 方法，利用多种模态进行探索，预测可承受意义地图并在其上进行规划，从而显著提高了探索效率，实现了鲁棒的长程规划，使得机器智能能够更有效地识别视觉和语言信息。在 ALFRED 基准测试中，相对先前发表的作品，提出的 Affordance-aware Multimodal Neural SLAM（AMSLAM）方法在成功率上实现了 23.48％的新的最高水平，取得了超过 40％的改进。

Jan, 2022

该研究提出了一个从感知中学习语义导向运动技能的框架，以使四足机器人可以穿越复杂的越野地形在感知信息的帮助下以适当的速度和步态进行行走。

Jun, 2022

我们提出了一个新的框架，利用姿态化的 RGB-D 测量和 2D 语义标签作为输入，进行语义目标的主动重建，实现对感兴趣目标的自适应视角规划，从而在网格和新视角渲染质量方面实现更好的重建性能，超过不考虑语义的隐式重建基线和基于显式地图的最先进的语义目标主动重建流水线。

Mar, 2024

本文提出一种名为语义几何表征（SGR）的感知模块，旨在整合 RGB 和深度相机的信息，以更好地学习机器人感知和控制的表征，实验结果表明，SGR 在单任务和多任务设置下的表现均显著优于其他方法，并具有到新语义属性的泛化能力。

Jun, 2023