arXiv cs.RO· Gershom Seneviratne, Jianyu An, Vaibhav Shende, Sahire Ellahy, Yaxita Amin, Kondapi Manasanjani, Samarth Chopra, Jonathan Deepak Kannan, Dinesh Manocha·· 8 天前AI 评分72
CHOP：用反事实人类偏好标签提升视觉运动导航策略的避障能力
CHOP: Counterfactual Human Preference Labels Improve Obstacle Avoidance in Visuomotor Navigation Policies
AI 导读
作者提出 CHOP，用反事实人类偏好标签微调视觉运动导航策略，使其对齐人类对安全与避障的直觉。在 SCAND 数据集上，多个先进模型经 CHOP 微调后近碰撞事件平均减少 49.7%，偏离人类偏好轨迹减少 45.0%，平均障碍物间距增加 19.8%。
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