发表时间：5 Jun 2024 论文链接：https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=2408639872513958656&noteId=2408640378699078912 作者单位：Rutgers University Motivation：学习一个通用的policy，可以执行一组不同的操作任务，是机器人技术中一个有前途的新方向。然而，

题意： 将一列数字排序  排序规则是  每次找到最小值的位置loc  将1~loc所有数字颠倒  然后删掉第一位  直到排好序  排序要求是稳定的 思路： 这题要做的是  寻找区间最小值位置  翻转区间  的操作  因此可以想到用splay 只需要每个节点记录一个small  就可以实现找到最小值位置 翻转区间操作就是将splay的超级头转到最上面使之成为根  再把loc转到根下面

复现aloha增加航点预处理，代码根据官方代码链接：https://github.com/lucys0/awe 因为是在远程和local都安装过一次，遇到问题有点频繁，所以安装过程和问题一起写的，应该是挺全了。 git clone https://github.com/lucys0/awe.gitcd aweconda create -n awe python=3.9conda activate

The First Takeoff of a Biologically Inspired At-Scale Robotic Insect 第一次生物启发的大规模机器人昆虫的起飞 －－Robert J. Wood,Member, IEEE Abstract—Biology is a useful tool when applied to engineering challenges that

论文标题：BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning 论文作者：Eric Jang, Alex Irpan, Mohi Khansari, Daniel Kappler, Frederik Ebert, Corey Lynch, Sergey Levine, Chelsea Finn 论文原文：https

论文标题：Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances 论文作者：Michael Ahn, Anthony Brohan, Noah Brown, Yevgen Chebotar, Omar Cortes, Byron David, Chelsea Finn, Chuyuan Fu, Keerthana

Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds 文章概括摘要1. 介绍2. 相关工作3. 学习 6D 抓握政策3.1 背景3.2 从点云抓取 6D 策略3.3 联合运动和抓握规划器的演示3.4 行为克隆和 DAGGER3.5 目标--辅助 DDPG3.6 对未知物体进行微调的后视目标 4. 实验4.1

本文仅供学习使用 本文参考： B站：CLEAR_LAB 笔者带更新-运动学 课程主讲教师： Prof. Wei Zhang 课程链接 ： https://www.wzhanglab.site/teaching/mee-5114-advanced-control-for-robotics/ 南科大高等机器人控制课 Ch12 Robotic Motion Control 1. Basic

文章目录 简介论文链接项目链接Reference 简介 为什么机器人技术远远落后于 NLP、视觉和其他 AI 领域？除其他困难外，数据短缺是罪魁祸首。谷歌 DeepMind 联合其他机构推出了 Open X-Embodiment 数据集，并训练出了能力更强的 RT-X 模型。 DeepMind 在过去一段时间汇集了来自 22 种不同机器人类型的数据，以创建 Open