Agentic RSR

新框架将机器人场景重建与策略开发相结合，用于现实世界任务

研究人员开发了 Agentic RSR，一个集成了场景重建、策略开发和真实机器人执行以完成操作任务的框架。该系统接收工作空间视频和任务描述，以重建度量尺度3D场景，并通过视觉反馈进行迭代优化。然后，在模拟环境中使用重建的场景开发策略，从特权对象姿态进展到视觉观察，最终部署到真实机器人上，通过执行反馈指导整个过程。该框架在18个重建场景中，将模拟任务成功率在真实机器人上保留了80%。