机器人 / 具身智能

Translating Flow to Policy via Hindsight Online Imitation

通过回顾在线模仿将流翻译为政策

Yitian Zheng, Zhangchen Ye, Weijun Dong, Shengjie Wang, Yuyang Liu, Chongjie Zhang, Chuan Wen, Yang Gao

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究所） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 通过回顾在线模仿将流翻译为政策，利用2D点流作为高层规划器，在模拟和现实任务中实现超过2倍的性能提升。

Human Preference Modeling Using Visual Motion Prediction Improves Robot Skill Learning from Egocentric Human Video

通过视觉运动预测建模的人类偏好改进从第一人称人类视频中学习机器人技能

Mrinal Verghese, Christopher G. Atkeson

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 通过视觉运动预测建模人类偏好，改进机器人从第一人称视频学习技能

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