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SocNavGym：面向社交导航的强化学习 Gym
本文介绍了一种名为 SocNavGym 的仿真环境，该环境可以生成各种社交导航情景，并可以与不同的社交奖励信号配合使用以提供评估结果，同时可以训练出具有高度社交合规性的导航智能体。
PDFa year ago
自主机器人的鲁棒验证的贝叶斯学习
利用 Bayesian learning 的框架进行 runtime verification，以验证在不确定环境中执行的关键任务的自主机器人，将这些方法应用于水下基础设施的检查和维修的自主机器人任务的验证案例研究中。
PDFa year ago
利用变分自编码器学习安全监控自主机器人的有效搜索空间，用于最后一英里配送
使用机器学习算法的 COIL 模型可以优化配送机器人的发车时间，提高技术效率并确保安全，比传统遗传算法方法更优。
PDFa year ago
通过价值近似在行为克隆中预测失败并请求帮助
该研究提出了一种利用行为克隆值近似的方法，通过学习状态值函数来预测故障，并改进了针对具有挑战性的移动操作任务的失败分类基线。
PDFa year ago
基于时间观察的因果发现技术在道路驾驶行为上的评估
本文探讨了从低级别的时间观察中学习高级因果结构的问题，使用了当代基于观察的时间因果发现技术来探究自主机器人场景中的因果发现，并在多个数据集上进行了实验验证，提出了未来探索因果发现在自主机器人中应用的方向。
PDFa year ago
世界模型和预测编码在认知和发展机器人学中的应用：挑战与前沿
本文探讨了人工智能和机器人的世界模型和预测编码的关系及其在机器人认知发展中的作用，旨在为实现具有真正认知和发展能力的机器人打下基础。
PDFa year ago
ICLR从完整状态轨迹中发现无监督行为
本文介绍了一种利用自主生成的行为特征描述模拟机器人环境中任务的质量 - 多样性（Quality-Diversity）算法，可以自主发现各种解决方案来处理导航、高速前进和半滚动任务。
PDF2 years ago
基于粒子滤波器信息增益的主动探索，用于高效空间概念形成
本文提出了一种结合粒子滤波和基于信息增益的主动探索的主动推理方法，名为空间概念形成（SpCoAE），用于在家庭环境中自主地学习空间概念。实验证明该方法可以高效地确定适当的位置，形成适当的空间概念，快速覆盖环境。
PDF2 years ago
自然灾害时期公民安置的双 Q 学习算法
本文研究了自然灾害中自主机器人在无需等待人类救援小组的情况下通过重新定位救助公民的能力，采用基于部分可观察的马尔科夫决策过程的 Double Q-learning 方法进行实现，实验结果显示该方法在易场景下的表现超过了 100％，在 di
PDF2 years ago
机器人自主性元架构的需求
文章提出了利用认知结构生成模型的方式，以模型为基础的工程和可证明的可靠性、自主计算和知识启用机器人学来获得认证可靠性的自治机器人的可证明可靠性可以受益于几种认知功能，知识处理，推理和元论证的集成的形式化模型。
PDF2 years ago
LOCUS 2.0：用于实时地下 3D 映射的稳健和计算高效的激光雷达里程计
本篇研究介绍了 LOCUS 2.0 立体激光雷达测距导航系统，该系统可以实现在复杂的 GNSS 缺失环境中对机器人进行定位和导航，具有高效可靠、节约计算资源等优点，并且适用于大规模环境下进行实时的地下三维建图。
PDF2 years ago
基础模型能否对机器人操作执行零样本任务规范？
探索了任务规格的另一种目标，如来自互联网的图像，提供所需任务的视觉描述的手绘图或简单的语言描述，并研究了大规模预训练模型（基础模型）的能力，以实现零样本目标规格，结果表明在模拟机器人操作任务和真实数据集中具有良好的表现。
PDF2 years ago
机器人的视觉触觉物体感知：概述
本文概述了机器人的视觉 - 触觉对象感知的现状和挑战，并讨论了多模式机器学习的主要挑战和最新进展。
PDF2 years ago
AAAI基于观测学习的因果机器人通讯
介绍了如何应用心理学的学习行为洞见为机器人意图交流提供洞见，并通过从一个动作序列中选择性地解释因果动作的方式，使机器人更有效地传达其目的。
PDF2 years ago
AAAISFMGNet：基于物理学的神经网络预测行人轨迹
研究使用基于物理的神经网络（结合社会力量模型和多层感知器）来预测人类行人的运动轨迹，并取得了良好的预测效果和解释性。
PDF2 years ago
ECCV基于视觉记忆的机器人有趣度无监督在线学习
提出了一种基于在线学习的方法，该方法使用翻译不变的视觉记忆和三阶段架构以实现对环境的快速适应并在机器人探索方案中实现与监督方法相当的性能，预计在机器人探索任务中发挥重要作用。
PDF3 years ago
看到他人，发现自己：多任务检测自身失败
本文提出一种基于关注机制的多任务联合失败检测方法，该方法能够评估多个视觉感知任务在图像不同区域的预测准确率和失效率，利用监督式多任务不确定性估计及其对应的预测误差，实现更准确的预测误差估计。
PDF3 years ago
可解释的自主机器人：一项调查与展望
该研究论文探讨自主机器人技术中关于 “可解释性” 的研究进展与定义，进而进行相关领域的研究概述，并提出需要深入研究的关键主题。
PDF3 years ago
NeBula：挑战环境下机器人自主性的探索；DARPA 地下挑战赛中的 CoSTAR 团队
本文介绍了 CoSTAR 团队参加 DARPA Subterranean Challenge 的研究，包括算法、硬件和软件架构，并详细介绍了他们自主优化的解决方案 NeBula 框架的各个组件及其在不同机器人类型和环境下的表现和应用。
PDF3 years ago
面向大规模多机器人路径规划的消息感知图注意力网络
本文介绍了一种基于 Graph Neural Networks 和注意力机制的多代理路径规划算法，在实验中表现良好，即使在非常大规模的情况下也能取得比基准模型高 47％的成功率。
PDF4 years ago