Learning convex bounds for linear quadratic control policy synthesis
专题命中 机器人学习 :robotics(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。
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);分类 cs.LG
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);分类 cs.AI
专题命中 机器人学习 :robotic(abstract);分类 cs.CV
Comments Submitted to ICRA 2018
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.AI
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.RO
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.CV
专题命中 机器人学习 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
Comments RLDM abstract
专题命中 机器人学习 :robot learning(abstract);分类 cs.AI
从示范中学习约束
机构 * Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109, USA(电气工程与计算机科学系,密歇根大学,安娜堡,MI,48109,美国)
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robotics(comments)
AI总结 该研究提出了一种从示范中学习未知约束的方法,通过任务示范、成本函数和系统动力学与控制约束,利用hit-and-run采样获取低成本但不安全的轨迹,并通过整数规划获得一致的不安全集表示,同时理论分析了可从安全示范中学习的约束子集。
Comments Presented at the Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR), 2018, Mérida, Mexico
机构 * GRASP Laboratory University of Pennsylvania(GRASP实验室 大学)
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Revised with link to code. Accepted to CoRL 2025 (Conference on Robot Learning). 15 pages 11 figures
机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Accepted at the Conference on Robot Learning (CoRL), 2025. Project page: https://robin-lab.cs.utexas.edu/COLLAGE
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robotics(comments)
Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables. Published at the International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robot learning(journal_ref)
Comments CoRL 2022 Oral Talk
Journal ref Proceedings of The 6th Conference on Robot Learning (2022) PMLR 205:94-105
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG;robot learning(comments)
Comments The first two authors contributed equally. This work has been accepted to the Conference on Robot Learning (CoRL) 2024
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract);robot learning(comments)
Comments 20 pages, 10 figures; Accepted by 7th Conference on Robot Learning (CoRL 2023)
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Published at Conference on Robot Learning (CoRL) 2020
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Conference on Robot Learning (CoRL) 2020
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Conference on Robot Learning (CoRL) 2020
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Conference on Robot Learning (CoRL) 2020. 16 pages, 7 figures
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Accepted at 4th Conference on Robot Learning (CoRL 2020)
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Conference on Robot Learning (CoRL), 2019. Video summary: https://youtu.be/eG4Q-j3_6dk
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robotics(journal_ref)
Journal ref Proceedings of Robotics: Science and Systems (2019)
专题命中 机器人学习 :分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG;robot learning(comments)
Comments Conference on Robot Learning (CoRL) 2018
专题命中 机器人学习 :robot learning(comments,journal_ref);分类 cs.RO、cs.AI
Comments To appear at the 7th Annual Conference on Robot Learning (CoRL) 2023
Journal ref Proceedings of the 7th Annual Conference on Robot Learning (CoRL 2023), November 6-9, 2023, Atlanta, Georgia, USA
专题命中 机器人学习 :robotics(comments,journal_ref);分类 cs.RO、cs.LG
Comments Published in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) Vol. 8 Issue 1
Journal ref in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 8, no. 1, pp. 336-343, Jan. 2023
专题命中 机器人学习 :robotics(comments,journal_ref);分类 cs.RO、cs.LG
Comments Accepted for IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) and ICRA 2022
Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters (Volume: 7, Issue: 2, April 2022)
从演示中学习形式策略以满足可达性属性
专题命中 机器人学习 :robotic(abstract)
AI总结 本文提出了一种从演示中学习结构化闭环策略的方法,用于控制欠驱动机器人系统,以满足如到达目标状态集等形式行为规范。该方法通过策略学习者、演示者和验证器之间的交互,利用反例引导的迭代循环,通过反例更新训练数据并细化策略。
移动波束成形与空间控制中继通信
专题命中 机器人学习 :robotic(abstract)
AI总结 本文研究了单源单目标机器人中继网络中的随机运动规划问题,提出了一种两阶段随机规划方法,通过优化中继位置以最大化总波束成形功率的期望倒数,采用随机因果信道状态信息进行决策。
Comments 41st International Conference on Acoustics, Speech & Signal Processing (ICASSP 2016) Presentation Available: http://sigport.org/831
具有度量区间时序逻辑规范的随机控制计算方法
专题命中 机器人学习 :robotic(abstract)
AI总结 本文研究了连续时间随机系统在度量区间时序逻辑规范下的最优控制问题,提出了一种基于离散近似的方法来合成最优控制策略,以最大化满足规范的概率,并展示了该策略在离散近似中收敛到连续时间语义下的最优策略。
Comments 8 pages, 6 figures, submitted to IEEE CDC 2015
专题命中 机器人学习 :robotics(abstract)