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quadruped robot
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新的SKooP方法提升了机器人运动的强化学习性能
研究人员开发了SKooP（对称Koopman预测），这是一种用于增强腿式机器人运动强化学习的新方法。该方法结合了形态对称性与通过自动编码器学习的Koopman模型，以提高策略学习的效率和通用性。SKooP将学习到的Koopman预测作为批评者的特权观察，从而能够从更平滑的特征中学习，并将群对称性纳入Actor和Critic网络，以实现更等变的策略。该方法在四足机器人的双足运动任务中，已证明能持续缩短收敛时间和提高学习到的奖励，并且策略…
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视觉语言模型管道为具有部分观测的机器人实现视角无关抓取
研究人员开发了一种新的端到端语言引导抓取管道，提高了移动机械手在混乱环境中的鲁棒性。该系统使用视觉语言模型（VLMs）和部分观测来理解自然语言指令，通过深度补偿和点云补全提高几何可靠性，并生成安全、可执行的抓取。在四足机器人上的评估显示成功率为 90%，显著优于依赖视角的基线。