ReStruct论文被CoRL 2026接收

Yiyuan Pan等提出的机器人策略推理时行为引导方法ReStruct被CoRL 2026接收。该方法在不重训练的情况下按用户偏好重定向机器人策略：基于神经自动机策略，把视觉运动策略分解为高层状态机骨架与低层残差控制器，通过同步积把偏好并入骨架以重构任务结构，同时保持控制器冻结。 论文称，仿真与真机实验显示ReStruct可引导从对象中心规格到时序逻辑约束的多种偏好，引导后的任务成功率与偏好遵循度超过现有方法，较VLA模型最高高出25%。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。