arXiv cs.RO· Anukriti Singh, Maxime Caniot, Pratap Tokekar, Firas Abi-Farraj·· 4 小时前AI 评分65
ARC：用人类纠正引导机器人策略的残差修正
When, Where, and What to Correct: Human-Guided Adaptive Residual Correction for Robot Policies
AI 导读
论文提出自适应残差修正（ARC），在冻结的模仿策略之上用强化学习学习残差修正，并用稀疏人类纠正决定何时启用残差控制、在残差动作空间的哪个方向探索。在真实机器人的三个精密操作任务上，ARC 将平均任务成功率从 33.3% 提升到 75.0%，人类纠正定义了七关节残差空间中 2-3 维的任务相关子空间，保留 96.0-97.7% 的纠正幅度平方。
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