基于主动推断的移动机械臂长时序置换任务
介观与纳米尺度物理
2026-01-09 v1
摘要
尽管对主动推断在机器人控制中的应用日益关注，但其在复杂长时序任务上的应用尚未得到检验。为填补这一空白，我们引入一种用于现实机器人环境中目标导向行为的全层次主动推断架构。我们的模型结合了选择在离散技能之间进行选择的高层次主动推断模型，该模型通过整个身体主动推断控制器实现。这种统一的方法使我们能够实现灵活的技能组合、在线适应性以及任务失败后的自我恢复，无需离线训练。我们在 Habitat 基准测试平台上评估了该方法，在三个长时序任务中均超越了最先进的基线方法，首次证明了主动推断能够扩展到现代机器人基准测试的复杂性。
引用
@article{arxiv.2507.17337,
title = {Dissociation of one-dimensional excitons by static electric field},
author = {Adriana García and Alexander López and Jorge Quereda and Francisco Domínguez-Adame},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.17337},
year = {2026}
}