arXiv cs.RO 机器人学· \'Alvaro D\'iez (Department of Computer Science,Artificial Intelligence, University of Alicante), Fidel Aznar (Department of Computer Science,Artificial Intelligence, University of Alicante)·· 2 天前AI 评分51
双变分自编码器实现低成本机器人导航 Sim-to-Real 高效迁移
Dual Variational Autoencoders for Efficient Sim-to-Real Transfer in Low-Cost Robotic Navigation
AI 导读
阿利坎特大学团队提出双卷积变分自编码器（共享解码器）框架，结合域随机化与特征级域适应，用 45225 张仿真图像加 4556 张真实样本对齐两域潜空间，真实室内导航图像分类平均成功率接近 91%，显著优于仅仿真或仅真实数据训练。
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