arXiv cs.RO· Huanqian Wang, Boshi Tang, Botong Xiao, Jie Zhang, Yang Yue, Danhua Tao, Shiji Song, Gao Huang·· 4 小时前AI 评分58
PRIME：从不精确示范中学习精确进度估计
Not All Actions Contribute Equally: Learning Precise Progress Estimation from Imprecise Demonstrations
AI 导读
论文提出进度估计器 PRIME，用于机器人操作强化学习中生成稠密奖励信号，从不精确的示范数据中学习精确的任务进度估计。PRIME 在观测状态上构建加权图，按空间邻近性和视觉一致性跨轨迹连接状态，边权重编码空间距离作为转移代价，用最短路搜索近似到达成功的测地距离，其变化可区分前进、停滞与倒退，无需假设进度随时间单调。
来源：arXiv cs.RO · arxiv.org