arXiv cs.RO· A K M Nadimul Haque, Fouad Sukkar, Sheila Sutjipto, Cedric Le Gentil, Marc G. Carmichael, Teresa Vidal-Calleja·· 4 小时前AI 评分44
基于高斯过程的机器人技能学习与适应框架
Towards Robot Skill Learning and Adaptation with Gaussian Processes
AI 导读
一项发表于 IEEE RA-L 2026 并在 IROS 2026 展示的研究提出了一种基于高斯过程（GP）与稀疏路径点的机器人技能适应框架，通过利用轨迹位姿的一阶与二阶解析导数来保持技能的运动学特征。该框架包含三种适应方法：优化智能体、行为克隆智能体和强化学习（RL）智能体。在开抽屉、推立方体和操作横杆三项任务的仿真与实机评估中，其成功率均优于所有基准方法，并展现出高余弦相似度与低速度幅值误差。
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