arXiv Robotics· Anukriti Singh, Maxime Caniot, Pratap Tokekar, Firas Abi-Farraj·· 3 小时前AI 评分34
ARC：用稀疏人类纠正引导机器人策略的自适应残差修正
When, Where, and What to Correct: Human-Guided Adaptive Residual Correction for Robot Policies
AI 导读
研究提出轻量后训练模块 ARC，在冻结策略之上用强化学习学习残差修正，并以稀疏人类纠正引导自主探索。在真实机器人的三项精密操作任务中，ARC 将平均任务成功率从 33.3% 提升至 75.0%。人类纠正定义了七关节残差空间中 2-3 维的任务相关子空间，保留 96.0-97.7% 的纠正幅度平方。
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