RSS 2026最佳论文奖聚焦机器人控制与感知领域的进展

机器人：科学与系统（RSS）会议公布了其最佳论文奖项，表彰在机器人控制和感知领域取得的进展。最佳论文奖授予了FlashSAC，因其在高维机器人控制中采用高效稳定的强化学习方法，显著缩短了训练时间。最佳学生论文奖授予了Muninn，因其使用缓存机制实现了更快的轨迹扩散模型。最佳系统论文奖则表彰了NeuralActuator，因其无需专用传感器即可模拟机器人动力学并感知外部力的能力。 AI

影响 这些在强化学习、轨迹建模和传感器感知方面的进展可能会加速更强大、更高效的机器人的开发。

排序理由 该集群报道了顶级学术机器人会议RSS的最佳论文奖。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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• Donghu Kim
• FlashSAC
• Gokul Puthumanaillam
• Holiday Robotics
• KAIST
• KRAFTON
• Melkior Ornik
• MIT CSAIL
• Muninn
• NeuralActuator
• RSS
• TU Darmstadt
• Youngdo Lee
• Zhiyang Dou

• 论文
• 其他

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