Real-World Robot Control by Deep Active Inference With a Temporally Hierarchical World Model
通过时序分层世界模型的深度主动推断实现现实世界的机器人控制
机构 * Graduate School of Integrated Design Engineering, Keio University（Keio大学整合设计工程研究院）
专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出一种结合时序分层世界模型的深度主动推断框架，用于在不确定环境中实现机器人高成功率的操作与探索性动作切换。
Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
