IEEE RA-L

From Pixels to Predicates: Learning Symbolic World Models via Pretrained Vision-Language Models

从像素到谓词：通过预训练视觉-语言模型学习符号世界模型

Ashay Athalye, Nishanth Kumar, Tom Silver, Yichao Liang, Jiuguang Wang, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； RAI Institute（RAI研究院） 纠错

AI总结 通过预训练视觉-语言模型学习符号世界模型，以实现复杂机器人领域中长周期决策制定的零样本泛化。

Comments A version of this paper appears in the official proceedings of RA-L, Volume 11, Issue 4

Vector Field Augmented Differentiable Policy Learning for Vision-Based Drone Racing

基于向量场的可微政策学习用于基于视觉的无人机赛车

Yang Su, Feng Yu, Yu Hu, Xinze Niu, Linzuo Zhang, Fangyu Sun, Danping Zou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出DiffRacing框架，通过整合向量场和可微损失提升无人机赛车的样本效率与飞行性能。

Comments 8 pages, 7 figures, RAL 2026 March

A Champion-level Vision-based Reinforcement Learning Agent for Competitive Racing in Gran Turismo 7

一款冠军级基于视觉的强化学习代理用于Gran Turismo 7中的竞争赛车

Hojoon Lee, Takuma Seno, Jun Jet Tai, Kaushik Subramanian, Kenta Kawamoto, Peter Stone, Peter R. Wurman

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Coventry University（科文特大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于视觉的自主赛车代理，通过仅使用车载传感器数据和摄像头视角，在Gran Turismo 7中实现了冠军级的赛车性能。

Comments Accepted for Publication at the IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2025