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论文地址：https://cogact.github.io/CogACT_paper.pdf
本文主要探讨了强化学习中的可解释性问题，并提出了一个新的方法——时间策略分解（TPD），用于解释个体动作的预期未来结果。
项目地址：https://github.com/yueyang130/DeeR-VLA
项目地址：https://github.com/garfield-cpp/HGSFusion
本文介绍了一种名为GPT4Scene的新方法，用于训练和推理视觉语言模型（VLM），以帮助其理解三维空间中的场景。传统的VLM在处理三维空间知识时存在局限性，主...
项目地址：https://snap-research.github.io/wonderland/
本文介绍了一种名为CoCap的多机器人协同运动捕捉方法，用于在户外环境中捕捉多个演员的动作。传统的运动捕捉方法往往无法应对复杂的环境和遮挡等问题，而CoCap通...
这篇论文主要研究了如何利用视觉语言模型（Vision-Language Models，简称VLMs）来帮助视障人士行走。目前全球有大约两亿人患有不同程度的视力障...
项目地址：https://bitmobility.github.io/LGDRL/
项目地址：https://rogerchern.github.io/DrivingGPT/
论文地址：https://navila-bot.github.io/static/navila_paper.pdf
论文：OpenAD: Open-World Autonomous Driving Benchmark for 3D Object Detection
摘要：基于卷积神经网络(CNN)的分段平面三维重建已然成为室内场景建模研究的焦点之一。针对室内场景中，平面和非平面元素常常交织在一起，导致网络提取的平面特征中掺...
论文：Instantaneous Perception of Moving Objects in 3D
论文：Camera Motion Estimation from RGB-D-Inertial Scene Flow
论文：NV-LIO: LiDAR-Inertial Odometry using Normal Vectors Towards Robust SLAM in M...
论文：Salience-guided Ground Factor for Robust Localization of Delivery Robots in C...
论文：Adaptive speed planning for Unmanned Vehicle Based on Deep Reinforcement Lear...
论文：MAD-ICP: It Is All About Matching Data -- Robust and Informed LiDAR Odometry
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