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RAYA: Learning Where and When to Intervene for Robot Recovery
本論文は、学習ベースのリカバリ・マージンと適応型タスクスケジューラをロボットのコントローラにプロアクティブに統合することで、失敗からのゼロショット回復を可能にするハイブリッドな学習・解析フレームワークであるRAYAを提案し、広範なシミュレーションおよび実機を用いた飛行実験の両方において、既存のベースラインと比較して優れた生存率を実証する。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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