SPADE: Planificación de trayectorias guiada por bocetos con difusión
Descubre SPADE, el nuevo método que combina bocetos y difusión para planificar rutas de robots móviles con un 39% menos de error y un 93% menos parámetros.
#aprendizaje por imitación
Zumbar, Elegir, Olvidar: Marco Meta-Bandit para decisiones de abejas
Modelo MAYA basado en bandidos multi-brazo reproduce decisiones de forrajeo de abejas con memoria limitada. Ventana temporal óptima de 7 pruebas. ¡Lee más!
Aprendizaje por imitación sin entrenamiento con políticas de difusión cerradas
Aprendizaje por imitación sin entrenamiento: políticas de difusión cerradas logran inferencia en tiempo real en CPU móvil con rendimiento competitivo.
¿Cuándo supera la dinámica inversa predictiva a la clonación de comportamiento?
Los modelos de dinámica inversa predictiva superan a la clonación de comportamiento en eficiencia de muestras. Explicación teórica y validación empírica.
HOIST: Humanoides optimizados para cargas suspendidas
Descubre cómo HOIST combina imitación y RL para que humanoides manipulen cargas suspendidas con alta precisión. Reduce errores de colocación en 19.9 cm.
AffordGen: Demostraciones diversas para manipulación generalizable de objetos
AffordGen genera datos diversos para manipulación robótica con generalización zero-shot. Aumenta la eficiencia del aprendizaje por imitación.
De videos humanos a manipulación robótica: aprendizaje VLA escalable
Descubre cómo los videos humanos entrenan robots con modelos VLA escalables. Encuesta sobre aprendizaje robótico con datos humanos.
Política de Deriva Implícita: acciones en un paso con geometría condicional
IDP: genera acciones en un paso con corrección del entrenamiento usando geometría condicional de experto. Ideal para control robótico de alta frecuencia.
SWIM: Imitación de cuerpo completo para natación
SWIM: nuevo método de imitación para animación de natación. Aprende de un solo movimiento, se adapta a entornos y estilos. Eficiente, robusto y generalizable.