arXiv cs.RO· Kowndinya Boyalakuntla, Ajinkya Pawar, Abdeslam Boularias, Jingjin Yu·· 6 小时前精选AI 评分62
TRACE：自遮挡密集杂乱场景下计划条件模仿的鲁棒取物
Plan-Conditioned Imitation for Robust Object Retrieval under Self-Occlusion in Dense Clutter
AI 导读
TRACE 是一个面向自遮挡下密集杂乱取物的计划条件模仿框架，用单张无遮挡观测初始化数字孪生，由特权教师生成固定标称 rollout，循环学生结合局部 rollout 上下文、部分物体观测和本体感知选择动作以纠正偏差。
推荐理由
论文给出自遮挡下密集杂乱取物的计划条件模仿方法，含仿真与 UR5e 真机成功率及执行时间对比。
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