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Felipe Tommaselli
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新方法揭示步态相位表示健康状况，实现更平稳的机器人运动
研究人员开发了一种新方法，用于理解通过强化学习训练的腿式运动策略所学习到的内部表示。通过分析基于步态相位的策略雅可比矩阵的有效秩，他们识别出标准全局秩平均值所掩盖的架构结构。这种方法表明，层归一化和残差连接将更多的表示能力分配给摆动阶段而非站立阶段。所提出的技术将这些表示签名转化为更平稳的仿真到真实迁移，应用于波士顿动力Spot机器人时，关节抖动降低了约3倍。
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新的潜在空间规划框架提升农业机器人导航能力
研究人员开发了LeCropFollow，一种用于在非结构化农田中运行的农业机器人的新型视觉导航框架。该系统利用学习到的潜在表示，集成了自监督语义热力图提取器和基于模型的强化学习规划器（TD-MPC2），直接在潜在流形内优化轨迹。这种方法保留了语义上下文，实现了从模拟到现实世界的零样本迁移，无需微调。田间实验表明，LeCropFollow在结构化行中的表现与现有方法相当，在种植间隙中的表现显著优于现有方法，与基于关键点的技术相比，语义故…