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When Life Gives You BC, Make Q-functions: Extracting Q-values from Behavior Cloning for On-Robot Reinforcement Learning

当生活给你行为克隆，就做Q函数：从行为克隆中提取Q值用于机器人强化学习

Lakshita Dodeja, Ondrej Biza, Shivam Vats, Stephen Hart, Stefanie Tellex, Robin Walters, Karl Schmeckpeper, Thomas Weng

机构 * Rai-Inst 纠错

AI总结 提出Q2RL算法，通过从行为克隆策略中提取Q函数并利用Q门控切换策略，实现高效的离线到在线强化学习，在机器人操作任务中达到100%成功率和3.75倍提升。

Comments Robotics: Science and Systems, 2026

Beyond Failure Recovery: An Engagement-Aware Human-in-the-loop Framework for Robotic Systems

超越故障恢复：一种面向机器人系统的参与感知人在回路框架

Jiaying Fang, Joyce Yang, Zhanxin Wu, Bohan Yang, Tapomayukh Bhattacharjee

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 提出一种参与感知模型预测控制（E-MPC）方法，通过规划交互频率和类型来维持用户参与度并控制工作负荷，在机器人辅助进食系统中验证了其提升用户体验且不降低任务成功率的效果。

Comments Project website at https://emprise.cs.cornell.edu/empc

Journal ref Robotics: Science and Systems 2026

Damage Adaptation in Seconds for Architected Materials

结构材料的秒级损伤自适应

James Avtges, Jake Ketchum, Helena Young, Taekyoung Kim, Ryan Truby, Todd Murphey

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

AI总结 提出LEAP方法，利用潜在损伤表示和集成学习，在软驱动系统中实现一分钟内对灾难性损伤的自适应，无需仿真。

Comments Proceedings of Robotics: Science and Systems