What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments CoRL 2021 (Oral)
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 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments CoRL 2021 (Oral)
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 机器人操作 :manipulation(title);robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
Comments CoRL 2020, code at CoRL2020" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/makarandtapaswi/Real2Sim_CoRL2020, project page at https://data.ciirc.cvut.cz/public/projects/2020Real2Sim/
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
Comments Accepted to the 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, Canada as spotlight presentation
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2001.03877
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments Paper has been in submission to IJRR since November 2018
专题命中 机器人操作 :manipulation(title);robotics(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments 7 pages, 12 figures
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
Journal ref NeurIPS 2019, ICCV workshop 2019
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);robotics(abstract)
Comments 20 pages, 6 figures
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments Submitted to RA-L with ICRA 2019
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
Comments RSS 2018
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
Comments final version accepted at NIPS 2017, fixed bug in implementation of Cross-Lipschitz regularization and lower bound computation, now results are better
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG
专题命中 机器人操作 :manipulation(title);robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments IJRR accepted (Learning preferences over trajectories from coactive feedback)
专题命中 机器人操作 :robotic(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
Comments Current version was accepted to IJRR Special Issue on Robot Vision 2014 Workshop version accepted to ICLR 2013. Conference version accepted to RSS 2013
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
Comments 12 pages
Journal ref International Journal of Cybernetics and Information Technologies, vol. 8, no. 1, pp. 12-24, 2008
DECOWAM:用于腿式移动操作的解耦全身世界-动作模型
机构 * Tsinghua University(清华大学) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) ; Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) ; Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. (DEEP Robotics)(杭州云神初科技有限公司(深智机器人))
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI
AI总结 本研究提出DECOWAM模型,通过解耦全身动作因素提升移动操作的视觉与动作预测性能,在真实机器人数据集ARMDOG上验证了其在协调性和鲁棒性上的优势。
Comments 8 pages, 5 figures. Introduces DECOWAM, a decoupled whole-body world-action model for legged mobile manipulation, and the ARMDOG real-robot dataset
C2Dex:基于单目视频的接触一致性重建与灵巧操作重定向
机构 * Nanjing University(南京大学) ; China Mobile Research Institute(中国移动研究院)
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV;robotics(comments)
AI总结 C2Dex是基于单目视频的灵巧操作框架,通过聚合物体侧稳定接触实现HOI重建与手物几何保留,在DexYCB、TACO上的轨迹成功率显著优于基线,且真实机器人复现可行。
Comments 9 pages, 5 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://k-jie.github.io/C2Dex/
AxisGuide: 在RGB观测中接地机器人动作坐标系以实现鲁棒的视觉运动操控
机构 * Korea University(韩国大学) ; University of Michigan(密歇根大学) ; KT R&D Center(KT研发中心) ; Kakao Mobility(Kakao移动)
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI;robotics(comments)
AI总结 针对视觉运动策略在分布偏移下动作执行失败的问题,提出AxisGuide方法,通过渲染机器人基座坐标系轴并叠加提示通道,增强动作坐标理解,显著提升泛化性能。
Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026
ActivePusher: 基于残差物理的主动学习与规划用于非抓取操作
机构 * Department of Robotics Engineering, Worcester Polytechnic Institute (WPI)(机器人工程系,沃斯特理工学院(WPI))
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.LG;robotics(comments)
AI总结 本文提出ActivePusher框架,结合残差物理模型与不确定性主动学习,提升非抓取操作的数据效率和规划成功率。
Comments Accepted by the 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA 2026)
基于分布的实-仿-实方法用于视觉驱动的可变形线性物体操控中的对象中心智能体适应
机构 * School of Informatics, The University of Edinburgh(信息学院,爱丁堡大学)
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.LG;robotics(journal_ref)
AI总结 本文提出基于分布的实-仿-实方法,通过视觉感知操控可变形线性物体,利用无需模型推断进行域随机化训练,实现无微调的现实应用。
Journal ref In IEEE Robotics and Automation Letters, Volume 10, Issue 8, August 2025, Pages 8075-8082
近似最优的接触丰富SE(2)操作在可达集图上的全局规划
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学机器人学院) ; Robotics and AI Institute(机器人与人工智能研究所) ; CSAIL, Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室)
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI;robotics(comments)
AI总结 本文提出了一种近似最优的接触丰富SE(2)操作全局规划方法,通过构建可达集图实现高效运动规划,显著提升了任务效率和成功率。
Comments 17 pages, 14 figures; under submission to IEEE Transactions on Robotics
提升机器人操作的可解释性和交互性:一种神经符号方法
专题命中 机器人操作 :manipulation(title,abstract);分类 cs.RO、cs.AI;robotics(comments)
AI总结 本文提出一种神经符号方法,通过结合语言引导的视觉推理与机器人操作,提升可解释性和交互性,实现80.2%的成功率。
Comments Published in International Journal of Robotics Research (IJRR) (2025)