arXiv cs.AI· Wenjun Huang, Shenghao Fu, Yian Jin, Yang Ni, Yifan Li, Lichi Li, Xingjian Diao, Pengfei Zhang, Yutong Song, Hanning Chen, Jiarui Cui, Tianyu Yang, Shilong Li, Yu Kong, Mohsen Imani·· 8 小时前AI 评分24
ADAPT：面向熄灯工业导航的音频-深度动作规划与 TARS 奖励机制
ADAPT: Audio-Depth Action Planning with Transition-Aware Rewards for Lights-Out Industrial Navigation
AI 导读
研究者提出 ADAPT，一个结合空间音频感知与深度的动作规划框架，通过强化学习优化闭环导航，并引入 transition-aware reward shaping（TARS）奖励塑形方法。
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