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Forschung

Studien

Neue Studien zu Robotik und Physical AI, jeweils mit ihrer Bedeutung für die Branche.

84 Studien
ThemaAlleManipulation 76VLA 65Navigation 35Robotik allgemein 32Roboterlernen 27Wahrnehmung 22Humanoide 21Simulation 15Fortbewegung 13Sicherheit 11World Action Models 4World-action model 3Aerial 2Aerial manipulation 2Dexterous manipulation 2Sim-to-Real Manipulation 2Social Navigation 2Vision-Language Navigation 23D Assembly 13DGS dataset 15G Simulation 1AMR Operations 1Active vision manipulation 1Adaptive MPC 1Adaptive action horizons 1Adaptive intervention 1Aerial Manipulation 1Aerial navigation 1Agricultural Robotics 1Articulation Estimation 1Autonomous Driving 1Autonomous Exploration 1Battery-aware RL 1Belief-space planning 1Bimanual Manipulation 1Byzantine localization 1Canal inspection 1Co-speech Humanoid 1Compositional Manipulation 1Construction navigation 1Contact-Rich Manipulation 1Contact-rich Manipulation 1Continual reinforcement learning on top of robot foundation models 1Continuum sensing 1Cross-embodiment transfer of humanoid whole-body controllers 1Curriculum RL 1Dexterous Manipulation 1Distributed Manipulation 1Distribution Shift 1Driving Simulation 1Efficient VIO 1Egocentric data 1Egocentric video 1Embodied Agents 1Embodied policy 1Empowerment MPC 1Endoscopic navigation 1Endovascular robotics 1Evaluating robot world models against real executions 1Event-camera VO 1Exoskeletons 1Failure recovery 1Federated 3D Perception 1Fisheye detection 1Floorplan SLAM 1Geometry-aware manipulation 1Grasping 1Grounding 1Humanoid Control 1Humanoid RL 1Humanoid Tool Use 1Humanoid loco-manipulation 1Humanoid safety 1Humanoid whole-body control 1Imitation Learning 1JEPA World Models 1Lab automation 1Laboratory Manipulation 1Latent World Models 1Legged Manipulation 1LiDAR Security 1Lifelong RL 1MAPF 1MAV guidance 1Manipulation LfD 1Manipulation Safety 1Marine simulation 1Memory-centric VLA 1Miniature Locomotion 1Mining Perception 1Mobile manipulation 1Model-based RL 1Monocular SSC 1Motion Planning 1Multi-Agent RL 1Multi-Robot Exploration 1Multi-Robot Manipulation 1Multi-UAV Exploration 1Multi-UAV State Estimation 1Multi-agent RL 1Multi-agent motion planning 1Multi-camera odometry 1Multi-fidelity RL 1Multi-robot manipulation 1Multi-skill Manipulation 1Multi-view perception 1Multimodal simulation 1Navigation & Mapping 1Object Pose Estimation 1Object Search 1Panoramic 3D Detection 1Panoramic segmentation 1Pedestrian tracking 1PersonNav 1Planning 1Policy Optimization 1Preference Learning 1Quadruped locomotion 1Real-time VLA 1Real-to-sim 1Reinforcement learning for industrial assembly 1Representation alignment 1Robot-Use Agents 1Runtime Verification 1Safe Generative Planning 1Safe RL-MPC 1Safe VLA 1Safety monitoring 1Safety-critical control 1Sim-to-real Navigation 1Sim-to-real manipulation 1Simulation geometry 1Skill Discovery 1Social navigation 1Soft Pneumatic Actuators 1Soft manipulation 1Sonar SLAM 1Streaming 3D reconstruction 1Submovement decomposition 1Surgical 1Surgical robotics 1Tactile Exploration 1Tactile VLA 1Temporal manipulation 1Terrain traversability 1Text-to-3D Policy 1Tool Co-Design 1Trajectory Correction 1Traversability 1UAV Navigation 1UAV Swarms 1UAV traffic monitoring 1Underwater Robotics 1Underwater active mapping 1Underwater perception 1Unified world-action model 1VLA Conditioning 1VLA Defense 1VLA Robustness 1VLA evaluation 1VLA manipulation 1VLA robustness 1Video world models 1Visual Generalization 1Visual Grounding 1Visual Reward Models 1Visuomotor Fusion 1Visuotactile manipulation 1World Models 1World models 1World-Action Models 1
NiveauAlleEinstiegFortgeschrittenExperten
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Gefiltert nach Technologie Vision-Language-Action-Modelle, zurücksetzen
arXiv
Multi-Robot ManipulationFortgeschritten

DuoMind: Verteilte Multi-Roboter-Koordination mit semantischer Kommunikation und Benchmark RoboPoly

Hanchu Zhou, Dechen Gao, Hang Wang, Brendan Lynch, Boqi Zhao, Qiyao Ma, Raman Goyal, Junshan Zhang

Der Preprint stellt DuoMind vor, ein verteiltes hierarchisches Framework, bei dem jede Robotereinheit einen VLM-Orchestrator mit einem VLA-Aktionsmodell kombiniert und strukturierte natürliche Sprache mit anderen Robotern austauscht. In Simulationen auf dem neuen RoboPoly-Benchmark und auf RoboTwin übertrifft DuoMind die Baselines in den meisten Aufgaben, etwa mit 78,00 % gegenüber 52,25 % bei Hang Bag. Der Ansatz zeigt, wie vortrainierte Modelle ohne Neuentwurf für kooperative Manipulation genutzt werden können.

VLA
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arXiv
VLA manipulationExperten

ChunkVLA-AM: Paralleles Aktions-Chunking für Vision-Language-Action-Steuerung in der additiven Fertigung

Zhugang Liu, Kaichuang Zhang, Jinman Zhang, Pu Sun, Martha Asare, Jose Hernandez, Maxim Ermolinsky, Efren Saenz, Qi Lu, Jinghao Yang

Das Preprint ChunkVLA-AM stellt eine reproduzierbare Deployment-Pipeline vor, die OpenVLA-OFT mit LoRA auf einen FAIRINO FR3 in einer festen Additive-Manufacturing-Arbeitszelle adaptiert und Acht-Schritt-Aktions-Chunks vorhersagt. In 42 physischen A-zu-B-Transferversuchen wurden 39 erfolgreich abgeschlossen, was einer Erfolgsquote von 92,9 Prozent entspricht; die drei Fehlschläge ereigneten sich beim finalen Ablegen wegen unzureichender Höhenkontrolle. Die begleitende Beleuchtungsanalyse weist einen Niedrigfehlerbereich von 85 bis 125 Luminanz aus und zeigt, dass der Ansatz für wechselnde Lichtverhältnisse in AM-Zellen robuster gemacht werden kann.

VLA
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arXiv
VLA ConditioningFortgeschritten

Kontinuierliche Konditionierung von VLA-Modellen mit EMG und visuellen Annotationen

Edward W. Staley, Connor O. Pyles, Rahul Hingorani, Frank Camargo, Griffin Milsap, Jared Markowitz, Matthew S. Fifer, Michael Wolmetz

In diesem Preprint werden zwei feinabgestimmte Vision-Language-Action-Modelle vorgestellt, die Aufgabeninformationen über kontinuierliche Signale statt über Sprache erhalten: EC-VLA nutzt 8-Kanal-EMG, VA-VLA visuelle Segmentierungsannotationen. Im Vergleich zu sprachbasierten Baselines verbessern sich die Erfolgsraten in unübersichtlichen Szenen von 0,30 auf 0,50 (EC-VLA) und von 0,11 auf 0,20 (VA-VLA). Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass nicht-sprachliche Modalitäten für die Aufgabenkonditionierung von Roboterrichtlinien nützlich sein können.

VLA
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arXiv
Unified world-action modelExperten

UniWAM: Einheitliches World-Action-Modell mit physischer Sprachaufsicht und Human-Robot-Co-Training

Jiayi Chen, Wenxuan Song, Jingbo Wang, Shuai Zhou, Xicheng Gong, Zehua Fan, Ziyang Zhou, Junwu E, Haodong Yan, Fuhao Li, Qize Yu, Xu Huang, Pengwei Wang, Wen Chen, Shunbo Zhou, Haoang Li

UniWAM ist ein Preprint, der einen einheitlichen Ansatz aus physikalischem Reasoner, Weltgenerator und Aktionsprädiktor vorstellt. Das Modell erreicht in LIBERO 99,2 %, in LIBERO-Plus 92,6 % und in RoboTwin 2.0 Clean2Random 68,32 % und übertrifft damit die angeführten Baselines in der OOD-Robustheit. Die Autoren berichten zudem ein logarithmisch-lineares Skalierungsgesetz für gemeinsames Training auf menschlichen und Roboter-Daten.

VLA
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arXiv
VLA RobustnessFortgeschritten

Erfolgsrate allein genügt nicht: Verhaltensrobustheit von VLA-Modellen in Tabletop-Manipulation

Sophie Higham, Riccardo Andrea Izzo, Matteo Matteucci, Alessandro Suglia

Das Preprint schlägt ein benchmark-agnostisches Evaluierungsframework vor, das die Behavioural Robustness von Vision-Language-Action-Modellen über die Task Success Rate hinaus anhand von Trajektorienmetriken misst. Die Analyse auf LIBERO und LIBERO-Plus mit drei State-of-the-Art-Modellen zeigt, dass Eingabeperturbationen das Verhalten erfolgreicher Trajektorien erheblich verändern können, obwohl die TSR ähnlich bleibt. Das verdeutlicht, dass TSR allein die Auswirkungen von Störungen auf die Ausführungsqualität maskieren kann.

VLA
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arXiv
ManipulationExperten

DynaHarness: Dynamischer physischer Harness für selbst evolvierende Roboteragenten

Haoyuan Deng, Jiebin Liu, Tengxiao Zhang, Langning Yan, Hongye Cao, Ziwei Wang

Das Paper stellt DynaHarness vor, einen Preprint, der einen dynamischen physischen Harness beschreibt, der semantische Planung eines Qwen3-VL-4B-Slow-Brain mit physischer Governance durch einen gemeinsamen Ausführungskontrakt verbindet. Auf LIBERO-Pro erreicht das eingefrorene System 75,2 % auf 800 neu gesampelten Startzuständen, die eingefrorene VLA-Politik 17,5 %. Der Ansatz zeigt, wie Ausführungsevidenz gezielte, validierte Revisionen wiederverwendbarer Fähigkeiten ermöglicht.

VLA
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arXiv
Manipulation SafetyFortgeschritten

Fünf Ellipsoide für mehr Sicherheit: Laufzeitfilter schützt VLA-Policies vor bewegten Hindernissen

Yatharth Agarwal, Vijay Raghunathan

Das Preprint stellt einen trainingsfreien Laufzeit-Sicherheitsfilter für vortrainierte Vision-Language-Action-Policies (VLA) vor, der Greifer, Handgelenk und Unterarm mit fünf Ellipsoiden absichert und ein aus RGB-D gefittetes Hindernisellipsoid per spärlichem optischem Fluss verfolgt. In sechs simulierten Bewegungsbedingungen senkt der Filter die Kollisionsrate von 65,62 % auf 27,27 % und hebt die sichere Aufgabenerfüllung von 29,35 % auf 50,43 %. Die Edge-Messungen zeigen Barrierelatenzen von 2,2 ms im 99. Perzentil und einen von 343 ms auf 177,3 ms verkürzten Policy-Aufruf; auf einem physischen SO-101-Arm reduziert der Filter Kontakte von 11 auf 3 von 16 Episoden.

VLA
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arXiv
Safe VLAExperten

FailBank: Self-Evolution von Vision-Language-Action-Modellen durch Laufzeit-Feedback

Mingyue Cui, Zheyuan Liu, Yihan Zhu, Zheyuan Zhang, Meng Jiang

FailBank ist ein vierstufiges Self-Evolution-Framework, das Laufzeit-Feedback einer CBF-basierten Sicherheitskomponente in persistente Policy-Verbesserungen für Vision-Language-Action-Modelle umwandelt. Ein Preprint auf arXiv berichtet, dass FailBank die Aufgabenerfolgsrate gegenüber den Basispolicies um 8,5 bzw. 6,9 Prozentpunkte steigert und die policy-induzierten kumulativen Kosten um 35,6 bzw. 23,8 Prozent senkt. Damit wird gezeigt, dass Laufzeitkorrekturen nicht nur temporäre Eingriffe, sondern auch Trainingssignal für künftiges Verhalten sein können.

VLA
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arXiv
Memory-centric VLAFortgeschritten

Optimus-R: Memory-centric Framework für Vision-Language-Action-Modelle

Zaijing Li, Rui Shao, Bing Hu, Haoyu Zhang, Dongmei Jiang, Liqiang Nie

Das Preprint stellt Optimus-R vor, ein memory-centric Framework zur Adaption von Vision-Language-Action-Modellen (VLA). Es führt eine Inline Memory Interface, eine Query-Skill Memory Bank und einen Bridge-and-Adapt-Mechanismus ein, um Roboterfähigkeiten als explizite Speichereinträge zu lernen und wiederzuverwenden. In Experimenten auf LIBERO, CALVIN und RoboTwin 2.0 verbessert Optimus-R die Dateneffizienz deutlich und erreicht im Cross-Domain-Transfer mit 20 Demonstrationen pro Aufgabe 33,3 % Erfolgsrate auf einem echten Roboter, 13,9 Prozentpunkte über der Baseline.

VLA
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arXiv
VLAExperten

Wenn Anweisungen Trajektorien abrufen: Instruction-Action-Binding und Equivariant Counterfactual Training für VLA-Modelle

Hung-Jen Chen, Yu-Hsun Hou, Yan-Hong Chen, Yan-Fu Chen, Binghua Cai, Min Sun, Chun-Yi Lee

Der Preprint identifiziert Instruction-Action-Binding als Fehlermodus, bei dem VLA-Policies trotz aktiver Sprach- und Bildverarbeitung vertraute, aber falsche Trajektorien auswählen. Equivariant Counterfactual Training (ECT) ergänzt Trainingsdaten um szenenabhängige Aktionsalternativen unter derselben Anweisung und trainiert diese Paare gemeinsam. Auf LIBERO-PRO steigt der mittlere Swap-Erfolg von π0.5 von 36 auf 59 Prozent, auf CALVIN verbessert der ECT-Loss die Fünf-Aufgaben-Abschlussrate von 58 auf 76 Prozent, und auf einem echten UR5e steigt der Erfolg bei ungesehenen Positionen von 3/40 auf 35/40.

VLA
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arXiv
World-action modelFortgeschritten

Magic-W0: Ein strukturiertes World-Action-Foundation-Modell für physische Intelligenz

Xuhua Chen, Zhenhan Yin, Yuan Zhang, Lingfeng Zhang, He Zheng, Tong Mu, Shun Zuo, Dian Zhou, Di Wu, Xuan Zhou, Shaojie Wan, Rongtian Shen, Qiulong Xu, Yiduo Li, Yinglong Wang, Yanqian Wang, Kun Wang, Tao ZhangMagiclab Robotics Inc. (Magic-Lab Team)

Der Roboterhersteller MagicLab stellt in einem Preprint Magic-W0 vor, ein Robotermodell mit 3,4 Milliarden Parametern, das beim Wählen einer Aktion zugleich vorhersagt, wie sich die 3D-Szene bewegt und wie sie danach aussehen soll. In der Fassung vom 3. Oktober führt es die Rangliste von RoboDojo-Sim mit durchschnittlich 36,75 Punkten an, allerdings nur 0,48 Punkte vor dem Zweiten, und schlägt π0.5 von Physical Intelligence bei fünf Aufgaben auf echter Hardware mit 94,6 zu 91,8 Prozent.

WeltmodelleVLARobotik-BasismodelleImitationslernen
Physical IntelligenceMagicLabAgiBotNVIDIA
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arXiv
GroundingExperten

GroundingPI: Präzises visuelles Grounding als Perzeptionsfundament für physische Intelligenz

Qize Yu, Lianrui Fan, Boyu Chen, Jiaqi Liang, Xini Ding, Yue Chen, Zetian Song, Yuran Wang, Yi Zou, Kaixuan Wang, Tianxing Chen, Wenxuan Song, Bohan Zhou, Mingleyang Li, Siqiao Huang, Yuqi Ye, Caigao Jiang, Wei Wei, Ruihai Wu, Hang Zhang

In einem Preprint wird GroundingPI vorgestellt, ein 4-Milliarden-Parameter-Grounding-Foundation-Model, das Punkte und Boxen als quantisierte Koordinaten in einem gemeinsamen Vokabular erzeugt. Über 34 Grounding-Benchmarks mit 44 Baseline-Vergleichen erreicht das Modell einen Durchschnitt von 73,68 % und liegt damit vor dem größeren GPT-6 Astra mit 71,54 %. Als Perzeptionsbackbone verbessert es Robotermanipulation und autonomes Fahren, etwa mit bis zu 24,8 % relativem Vorteil im RoboTwin-2.0-OOD-Setting.

VLARL
Physical Intelligence
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arXiv
Aerial ManipulationExperten

Synthetisches VLA-Training und Fortschrittsausrichtung für szenenweite Luftmanipulation

Weixiang Guo, Rui Jin, Haotian Jin, Xinhang Xu, Ruiyang Liu, Haoran Zhao, Yi Wang, Weiqi Gai, Kun Cao, Lihua Xie

In einem Preprint wird ein Framework vorgestellt, das lokale Vision-Language-Action-Verhalten für einen artikulierten Luftmanipulator synthetisch trainiert und über einen relationalen Szenengraph zu szenenweiten Missionen komponiert. Die lokale VLA-Politik erreicht unter Orakelbedingungen 65,0 % Erfolg, das Gesamtsystem schafft 42,0 % der simulierten Multi-Site-Missionen, und die gemessene Fortschrittsausrichtung MPAR reduziert den Phasenfehler bei 500 ms Latenz um 0,212 s. Erste physische Versuche bestätigen die Ausführbarkeit ohne Demonstrationen auf der Zielplattform.

VLA
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arXiv
Preference LearningExperten

PrefPI: Präferenzgesteuertes Policy-Iterieren für Out-of-Distribution-Verhalten

Seungeun Rho, Wontaek Kim, Danfei Xu, Sehoon Ha

Die Autoren stellen mit PrefPI ein iteratives Framework vor, das vortrainierte generative Roboter-Policies nur durch relative Präferenzen über selbst generierte Trajektorien lenkt. In Simulation und auf realer Hardware erhöht PrefPI die Objekttransporthöhe von 10,7 cm auf 19,8 cm mit nur 150 präferenzmarkierten Trajektorien und steigert Wurfweiten um das 4,5-Fache, während die Erfolgsrate über 90 % bleibt. Der Preprint zeigt, dass Präferenzfeedback ein Verhalten über die initiale effektive Verteilung hinaus verschieben kann, ohne neue Demonstrationen oder Belohnungsfunktionen.

VLA
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arXiv
VLAFortgeschritten

ChunkTrust: Ausführungshorizonte von Roboter-Policies anhand von Signalen des Action-Experts anpassen

Fanding Huang, Jingyan Jiang, Shifeng Bao, Mingkang Pu, Shiwei Li, Jing Xu, Shijia Xu, Guanbo Huang, Chenghao Gu, Yuzhi Huang, Chenxin Li, Faisal Nadeem Khan, Huan Yang, Yan Wang, Cheng Chi, Zhi WangTsinghua University, Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), Renmin University of China, Shenzhen Technology University, Hefei University of Technology, Jiangnan University, Chongqing University, The Chinese University of Hong Kong

Roboter-KI-Modelle planen immer einen kurzen Block künftiger Bewegungen, und wie viele davon der Roboter ausführt, bevor er wieder hinschaut, legen Entwickler bislang meist starr fest. Dieser Preprint der Tsinghua-Universität, der Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) und weiterer Partner ergänzt ein Zusatzmodul, das diese Zahl im laufenden Betrieb wählt und die Erfolgsquoten vorhandener Modelle von Physical Intelligence und Nvidia in der Simulation und auf einem realen Zweiarmroboter ohne Nachtraining erhöht.

VLARobotik-BasismodelleImitationslernen
Physical IntelligenceNVIDIA
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arXiv
Real-time VLAExperten

Echtzeit-VLA-Inferenz: Nicht-uniformes Zwei-Stufen-Denoising spart 64 Prozent Rechenzeit

Di Wu, Rongtian Shen, Ping Liu, Yan Shen, Zhenhan Yin, Shun Zuo, Xuhua Chen, He Zheng, Lingfeng Zhang, Jianglin Zhang, Tao Zhang

Das Paper stellt ein zweistufiges, nicht-uniformes Denoising für Flow-Matching-basierte Vision-Language-Action-Modelle vor; es reduziert die Modellinferenzzeit von 61,557 ms auf 21,956 ms, eine 2,804-fache Beschleunigung, bei vergleichbarer Aktionsfehlergröße. Zusätzlich wird ein verteiltes Echtzeit-Framework mit entkoppelten Raten für Inferenz, Aktionspublikation und Robotersteuerung entwickelt. In physischen Langzeit-Faltversuchen mit π0.5 erzielt Legato 96,7 Prozent Erfolg; die kombinierte Zwei-Stufen-Methode senkt die Erfolgsrate von Legato auf 86,7 Prozent, liefert aber deutliche Effizienzgewinne. Der Preprint motiviert die gemeinsame Optimierung von Modellinferenz und System-Timing.

VLA
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arXiv
Embodied policyExperten

EWAM: Tiefenweise Spezialisierung in einem vereinheitlichten Embodied Model

Hao Wang, Jiajun Wen, Jingzhi Liu, Shuoshuo Xue, Zhiliang Chen, Min Lin, Yicheng Chang, Xiaoyu Guo, Yukang Zhuo, Zheng Chong, Yunshuang Nie, Jian Zhang, Weijia Liufu, Qingman Wu, Heming Xu, Bingchang Song, Dantong Wu, Zhiyuan Wang, Hang Xu, Jianhua Han

EWAM ist ein einheitliches Embodied Model, dessen Aktionsstrom in jeder Schicht auf semantische, visuelle und Aktions-Repräsentationen zugreifen kann. Laut dem Preprint bildet sich ohne explizite Schicht-Supervision eine tiefenweise Arbeitsteilung heraus: flache Schichten nutzen Vision-Language-Merkmale, mittlere Schichten vorhergesagte Zukunftsframes, tiefe Schichten Aktions-Selbstaufmerksamkeit. In Simulation und auf realen Robotern übertrifft EWAM bestehende VLA-, WAM- und Hybrid-Baselines; menschliche Egozentrik-Daten verbessern Transfer und Robustheit.

VLA
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arXiv
VLAExperten

MotorMind: Scaffolding General Vision Language Models for Zero-Shot Robot Manipulation

Bingxuan Li, Siqi Song, Yizhuo Wu, Jiarui Yao, Tong Zhang, Huan Zhang

Vision-language-action (VLA) models have advanced robotic manipulation, but their zero-shot generalization in new tasks and environments remains limited, and their reliance on specialized training keeps them from benefiting directly from rapidly advancing general-purpose vision-language models (VLMs). In parallel, recent agentic robotic systems leverage VLMs for high-level reasoning or coding agents for robot control, but often depend on extensive external models and tools, introducing additional complexity and cost.

VLA
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arXiv
VLAExperten

WayFinder: Hierarchical Visual-Language-Action for Zero-Shot Waypoint Generation and Low-Level Kinematic Control

Timothy K Johnsen, Marco Levorato

Visual Language Action (VLA) models offer unprecedented generalization for autonomous robots; however, their real-world deployment is frequently bottlenecked by unreliable execution and the prohibitive computational cost of fine-tuning for specific robot embodiments and tasks. To bridge this gap, we propose WayFinder, an end-to-end, closed-loop hierarchical VLA framework that circumvents the need for fine-tuning by decoupling high-level task reasoning from low-level kinematic control.

VLA
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arXiv
VLA robustnessExperten

Self-Compensating VLA: Online-Anpassung gegen Ausführungsfehler von Robotern

Sohyun Lee, Yoonjae Baek, Jaesang Won, Jinnyeong Kim, Kang Hyunwoo, Seung-Hwan Baek, Ivan Laptev, Suha Kwak

Das Paper stellt Self-Compensating VLA vor, eine Methode zur Deployment-Zeit-Anpassung von Vision-Language-Action-Policies, die sich ohne Belohnungen oder Labels an Ausführungsfehler des Roboters anpasst. Sie nutzt die Differenz zwischen kommandierter und tatsächlich ausgeführter Bewegung als Selbstüberwachungssignal. In Simulation (RoboStress) und auf zwei realen Roboterarmen erzielt die Methode deutlich höhere Erfolgsraten als Baselines und Trainingszeit-Robustheitsverfahren; es handelt sich um ein Preprint.

VLA
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Themenseiten

Manipulation 6VLA 4World Action Models 5World-action model 3Aerial manipulation 3Dexterous manipulation 3Sim-to-Real Manipulation 3Social Navigation 3

Die Studien stammen aus den Robotik-Feeds von arXiv. Solange unsere Zusammenfassung fehlt, erscheinen die ersten Zeilen des Abstracts.