arXiv cs.RO 机器人学· Shaocheng Liu, Yuan Meng, Zhenshan Bing, Alois Knoll·· 2 小时前精选AI 评分56
PACE：面向多机器人统一操作的集体学习框架（IROS 2026）
Collective Learning for Unified Robotic Manipulation via Predictive Dynamics Adaptation
AI 导读
论文提出两阶段集体学习框架PACE，将共享任务空间意图与本体相关的转移动力学分离，以解决多机器人本体集体学习中动作模式不兼容导致的策略歧义与性能崩溃。第一阶段用离线轨迹预训练的表示层提取任务级上下文，第二阶段引入带预测动力学适配器的决策层，通过让隐状态预测未来转移来约束策略。
推荐理由
论文给出PACE框架在多机器人本体上的成功率对比数据，便于评估其相对基线的实际提升幅度。
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