arXiv cs.AI / cs.LG 最新· Anukriti Singh·· 15 小时前AI 评分56
ARC 提出人机引导的自适应残差纠正，真实机器人操作成功率从 33.3% 升到 75.0%
When, Where, and What to Correct: Human-Guided Adaptive Residual Correction for Robot Policies
AI 导读
论文提出自适应残差纠正（ARC），在冻结的模仿策略之上用强化学习训练一层轻量残差模块，并用稀疏人工纠正来约束自主探索的时机与方向。在真实机器人的三个精密操作任务上，平均成功率从 33.3% 提升到 75.0%。人工纠正划出的 2-3 维子空间保留了七关节残差空间中 96.0-97.7% 的纠正幅度平方。这套做法把人工纠正当作探索的结构先验，而不是最终要模仿的目标动作。
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