arXiv cs.RO· Kaiyuan Chen, Shuangyu Xie, Letian Fu, Justin Yu, William Pacini, Sandeep Bajamahal, Hudson Kim, Jaimyn Drake, Daehwa Kim, Haoru Xue, Jonathan Francis, Christian Juette, Peter Schaldenbrand, Muhammet Yunus Seker, Ruwan Wickramarachchi, Uksang Yoo, Guanzhi Wang, Adithyavairavan Murali, Balakumar Sundaralingam, S. Shankar Sastry, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Spencer Huang, Ken Goldberg·· 3 小时前AI 评分71
GaP：面向变异性自动化任务的多智能体图即策略自学习框架
GaP: A Graph-as-Policy Multi-Agent Self-Learning Harness For Variational Automation Tasks
AI 导读
论文提出 Graph-as-Policy（GaP）多智能体编码框架，从模块化开放机器人技能库 MORSL 生成包含感知、规划与控制节点的有向计算图，并构建内部仿真环境并行演练不同图结构以迭代优化成功率和吞吐量。作者在 4 个仿真和 4 个真实世界的新开放变异性自动化任务基准上评测，称 GaP 的成功率显著优于基线。
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