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命令式学习：机器人自主性的自我监督神经符号学习框架
通过引入自我监督的神经符号化 (NeSy) 计算框架，基于符号推理能力，本文提出了基于指令学习 (IL) 的新的面向机器人自主性的方法，克服了数据驱动方法在应对不断变化的环境中泛化能力差的问题，通过三个主要组件的循环学习，验证了其在路径规划
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13 days ago
安全过滤器：自主系统中安全关键控制的统一视角
安全过滤器方法综述，提供了一个统一的技术框架，以理解、比较和结合现有技术，为下一代自主机器人的部署提供更可扩展的综合、鲁棒性监测和高效干预的方向。
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10 months ago
人类自主性设计原则在社会辅助机器人中的应用
研究探讨了在实现机器人更高自主性的同时人类自主性减少的风险，尤其是老年人等易受影响人群的自主性。提出在设计社交辅助机器人时需要优先考虑人的自主性，并给出了支持用户自主性的社交机器人的架构方案，其中介绍了 Assist 架构的一些特点。
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2 years ago
VLocNet ++: 面向语义视觉定位和里程计的深度多任务学习
本研究提出了 VLocNet ++ 体系结构，采用多任务学习方法来利用学习语义，回归 6-DoF 全局姿势和里程计之间的相互关系，以使每个任务都获得相互的好处。我们的网络通过同时将世界的几何和语义知识嵌入姿势回归网络来克服上述限制。大量实验
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6 years ago
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