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RSS 2022· Robotics: Science and Systems
RSS 2022
亮点精读
8 篇 · 获奖 / oral / 高引📈 2.4k 引用
RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale
提出RT-1模型，实现大规模真实世界机器人控制，基于Transformer架构。
💡 首次展示大规模预训练在机器人操作中的有效性。
arXiv
📈 371 引用
Rapid locomotion via reinforcement learning
通过强化学习训练四足机器人实现快速奔跑，在多种地形上达到3.5米/秒速度。
💡 首次在真实机器人上实现强化学习快速奔跑，突破速度极限。
arXiv
📈 304 引用
Hydra: A Real-time Spatial Perception System for 3D Scene Graph Construction and Optimization
提出Hydra系统，实时构建并优化3D场景图，支持空间感知。
💡 实现实时3D场景理解，推动机器人导航与交互。
arXiv
📈 242 引用
Human-to-Robot Imitation in the Wild
提出一种无需人工标注、利用第三人称视角视频实现人向机器人模仿学习的方法。
💡 突破数据收集瓶颈，使机器人能从人类视频中学习复杂技能。
arXiv
📈 229 引用
CLIP-Fields: Weakly Supervised Semantic Fields for Robotic Memory
利用CLIP模型构建弱监督语义场，使机器人能通过自然语言查询记忆场景。
💡 实现机器人对开放世界语义的零样本泛化。
arXiv
📈 205 引用
iSDF: Real-Time Neural Signed Distance Fields for Robot Perception
提出iSDF，实时从传感器数据重建神经有符号距离场，用于机器人感知。
💡 实时性使机器人能在线更新环境模型，提升导航与避障能力。
arXiv
📈 143 引用
Robotic Telekinesis: Learning a Robotic Hand Imitator by Watching Humans on Youtube
通过YouTube视频学习，让机器人手模仿人类手部动作，实现遥操作。
💡 无需人工标注，从网络视频即可学习灵巧操作。
arXiv
📈 142 引用
FlowBot3D: Learning 3D Articulation Flow to Manipulate Articulated Objects
FlowBot3D学习3D关节流，从单帧点云预测物体关节运动并操控。
💡 首次实现从单帧点云直接学习关节运动，无需多步观察。
arXiv
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