arXiv cs.RO 机器人学· Hongzhi Zang, Shu'ang Yu, Hao Lin, Tianxing Zhou, Zefang Huang, Zhen Guo, Xin Xu, Jiakai Zhou, Yuze Sheng, Shizhe Zhang, Feng Gao, Wenhao Tang, Yufeng Yue, Quanlu Zhang, Xinlei Chen, Chao Yu, Yu Wang·· 2 小时前精选AI 评分58
USER：面向真实世界在线策略学习的统一可扩展系统（RSS 2026）
USER: A Unified and Extensible System for Real-World Online Policy Learning in Embodied AI
AI 导读
USER 是一个面向具身智能真实世界在线策略学习的统一可扩展系统，已被 RSS 2026 接收。系统侧引入硬件抽象层统一管理机器人，并通过自适应通信平面支持云边训练；学习侧采用全异步训练框架、持久且缓存感知的 replay buffer，以及可扩展的奖励、算法与策略抽象。仿真与真实实验表明 USER 支持多机器人协同、异构机械臂、大模型云边训练和长时间异步训练。
推荐理由
论文指出真实世界策略学习受制于无法加速与重置的系统约束，给出了硬件抽象与异步训练的解决思路。
来源：arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org