Learning to Navigate Under Imperfect Perception: Conformalised Segmentation for Safe Reinforcement Learning
机构 * University of York(约克大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.LG
视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
机构 * University of York(约克大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO
机构 * Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.LG
机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University(工程与自然科学学院,塔尔皮亚大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering(电气与计算机工程系) ; Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.RO
Comments The 11th IEEE International Conference on Edge Computing and Scalable Cloud (IEEE EdgeCom 2025)
机构 * Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology(航空航天工程学院,代尔夫特理工大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :world model(abstract);分类 cs.RO
机构 * Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University(国立台湾大学通信工程研究所) ; Data Science Degree Program, National Taiwan University and Academia Sinica(国立台湾大学数据科学学士学位计划) ; Department of Electrical Engineering, National Taiwan University(国立台湾大学电子工程系)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
Comments Published in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)
Journal ref IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), pp. 1-13, Sept. 2025
机构 * Department of Computer Science, The University of Alabama(计算机科学系,阿拉巴马大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI
机构 * The University of Hong Kong(香港大学) ; Kling Team, Kuaishou Technology(快手科技 Kling 团队)
专题命中 模仿学习与强化学习 :world model(abstract);分类 cs.CV
Comments Project Page: https://sihuiji.github.io/PhysMaster-Page/
机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院深圳先进技术研究所) ; Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室) ; School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University(中山大学计算机科学与工程学院) ; College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) ; Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) ; University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) ; X-Era AI Lab(X-Era人工智能实验室)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.RO
机构 * University of Edinburgh(爱丁堡大学) ; Heriot-Watt University(赫瑞思-瓦特大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :embodied AI(abstract);分类 cs.AI
Comments EMNLP 2025 Findings
机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, the Hong Kong Polytechnic University(工业与系统工程系,香港理工大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :world model(abstract);分类 cs.RO
机构 * Idiap Research Institute(Idiap研究机构) ; EPFL(瑞士联邦理工学院) ; Harvard University(哈佛大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments 21 pages, 13 figures. In submission
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.LG
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO
机构 * UIUC Urbana(伊利诺伊大学 Urbana分校) ; Stanford University(斯坦福大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.LG
Comments Accepted at NeurIPS 2025 as an oral
机构 * Adaptive Robotic Controls Lab (ArcLab), Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong(适应性机器人控制实验室(ArcLab)、机械工程系、香港大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments 8 pages, 8 figures, conference paper
机构 * csie.fju.edu.tw(逢甲大学计算机科学系)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.LG
机构 * Cognitive AI Lab(认知人工智能实验室)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.LG
机构 * Robotics Innovation Center, DFKI GmbH(DFKI机器人创新中心) ; Computational Robotics Lab, ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院计算机器人实验室) ; AG Robotik University of Bremen(不莱梅大学机器人技术研究所) ; RWTH Aachen University(亚琛工业大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO
机构 * New York University Abu Dhabi(纽约大学阿布扎克分校) ; New York University Shanghai(纽约大学上海分校) ; New York University(纽约大学) ; MBZUAI(马斯喀特人工智能研究所)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.LG
Comments 35 pages, 10 figures
机构 * Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) ; Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院) ; Wuhan University(武汉大学) ; University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) ; Tsinghua University(清华大学) ; Big Data Institute, Central South University(中南大学大数据研究院)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
机构 * Beijing Institute of Technology(北京理工大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments 8 pages, 5 figures
机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.LG
Comments Project Homepage: https://lixin.ai/WirelessMathLM
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学机器人研究所)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
Comments website: hdmi-humanoid.github.io
专题命中 模仿学习与强化学习 :robot learning(abstract);分类 cs.RO
Comments Preprint. 8 pages, 3 figures, 1 table, 1 algorithm. CoRL 2025 style (preprint). Code/data to be released
机构 * School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University(计算与增强智能学院,亚利桑那州立大学) ; School of Mathematical and Statistical Sciences, Arizona State University(数学与统计科学学院,亚利桑那州立大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotic(abstract);分类 cs.AI
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; Providence College(普罗维登斯学院) ; Florida International University(佛罗里达国际大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :navigation(abstract);分类 cs.RO
专题命中 模仿学习与强化学习 :robotics(abstract);分类 cs.LG
Comments Presented at RLC 2025; published in RLJ 2025
Journal ref Reinforcement Learning Journal 2025
机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) ; University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学)
专题命中 模仿学习与强化学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
Comments 7 pages