arXiv cs.RO· Zuleika Redondo Garcia, Andreu Matoses Gimenez, Javier Alonso-Mora·· 20 小时前精选AI 评分62
混合流匹配从真实示范中学习任务与运动规划
Learning Task and Motion Plans from Real Demonstrations with Hybrid Flow Matching
AI 导读
论文提出一种混合流匹配规划器，用单个网络以掩码离散流匹配生成符号计划、以连续流匹配生成运动轨迹，目标是从更少的示范中学习并闭环执行。基础实现在留出场景上生成有效计划的比例为68%，改进离散计划的训练与生成方案后升至76%；在运动学仿真中，每步动作后重规划把任务完成率从40%提升到53%。作者在真实移动机械臂上验证了该规划器，论文投稿 IEEE ICRA 2027。
推荐理由
论文提出用混合流匹配从少量真实示范同时生成任务计划与运动轨迹，并给出闭环重规划带来的成功率变化。
来源：arXiv cs.RO · arxiv.org