arXiv · cs.RO· Anukriti Singh·· 10 小时前精选AI 评分65
何时、何地、修正什么：人类引导的自适应残差修正用于机器人策略
When, Where, and What to Correct: Human-Guided Adaptive Residual Correction for Robot Policies
AI 导读
Anukriti Singh提出自适应残差修正(ARC)方法，通过强化学习在冻结策略上学习残差修正，并利用稀疏人类指导确定何时激活残差控制、何处在残差动作空间探索自主优化。在三个精确操作任务中，ARC将平均任务成功率从33.3%提升至75.0%。
推荐理由
通过人类引导的残差修正，将机器人任务成功率从33.3%提升至75%，展示了人类指导如何高效约束自主优化。
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