arXiv Robotics· Immanuel R. Santjoko, Benedictus C. G. Cinun, Jing Chen, Bin Hu·· 2 小时前AI 评分31
RCRA：按行人反应性调节残差自适应的机器人导航框架
Learning When to Adapt: Reactivity-Conditioned Residual Adaptation under Human-Robot Distribution Shift
AI 导读
RCRA 是一个在线自适应框架，依据估计的行人反应性，在冻结的保守导航策略周围调节学习到的残差。其基于 Transformer 的估计器从运动历史与机器人上下文推断潜在行人反应性，场景平均仿真准确率比假设行人目标已知的 Bayesian 基线高 12.62 个百分点。
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