研究人员推出了一种名为CABTO的新型框架，旨在自动化机器人操作中完整且一致的行为树（BT）系统的构建。该系统解决了BT基础化（grounding）的挑战，传统上这需要大量的专家知识和手动工作来定义动作模型和控制策略。CABTO利用预训练的大型模型（LM）来高效搜索这些组件，并以BT规划器提供的上下文反馈和环境观察为指导。在各种机器人操作任务上的实验结果证明了CABTO在生成功能性BT系统方面的有效性。 AI
影响 自动化复杂的机器人控制系统设计，可能加速先进机器人应用的开发和部署。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器人操作新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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