ARC：人类纠正引导机器人策略残差修正

1. 12:00
   arXiv cs.RO

   ARC：用人类纠正引导机器人策略的残差修正

   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。

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。