IEEE RA-L

Cross-Entropy Optimization of Physically Grounded Task and Motion Plans

物理基础的任务与运动规划的交叉熵优化

Andreu Matoses Gimenez, Nils Wilde, Chris Pek, Javier Alonso-Mora

机构 * Department of Cognitive Robotics, Delft University of Technology（德鲁夫特理工大学认知机器人学系） ； Faculty of Computer Science, Dalhousie University（达尔豪斯大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 提出利用GPU并行物理模拟器和交叉熵优化，通过采样控制器参数获得低成本解决方案，以解决传统TAMP算法忽略动力学和接触的问题。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 2026

TAGA: A Tangent-Based Reactive Approach for Socially Compliant Robot Navigation Around Human Groups

TAGA：一种基于切线的反应式方法，用于在人群体周围实现社交合规的机器人导航

Utsha Kumar Roy, Sejuti Rahman

机构 * Department of Computer Science and Engineering, BRAC University（布拉格大学计算机科学与工程系） ； New Uzbekistan University（新乌兹别克斯坦大学） 纠错

AI总结 提出TAGA方法，通过切线路径检测群体边界并协调群体与个体避障，引入群体穿越率（GCR）指标，在多种人群动力学模型下验证了反应式与学习型方法的非对称性效果。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)