机器人相关每日论文速递[11.19]

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cs.RO 方向，今日共计23篇

【1】 A gamified simulator and physical platform for self-driving algorithm training and validation
标题：用于自驾驶算法训练和验证的游戏化模拟器和物理平台
作者： Joshua E. Siegel, Yongbin Sun
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07759

【2】 Machine Vision for Improved Human-Robot Cooperation in Adverse Underwater Conditions
标题：用于改善水下恶劣条件下人-机器人合作的机器视觉
作者： Md Jahidul Islam
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07623

【3】 A Hierarchical Framework to Generate Robust Biped Locomotion Based on Divergent Component of Motion
标题：基于运动发散分量的Biped鲁棒运动生成分层框架
作者： Mohammadreza Kasaei, Artur Pereira
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07505

【4】 Object Finding in Cluttered Scenes Using Interactive Perception
标题：使用交互式感知的杂乱场景中的目标发现
作者： Tonci Novkovic, Juan Nieto
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07482

【5】 Fast 2D Map Matching Based on Area Graphs
标题：基于面积图的快速二维地图匹配
作者： Jiawei Hou, Sören Schwertfeger
备注：8 pages, 42 figures, accepted by Robio 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07432

【6】 Development of MirrorShape: High Fidelity Large-Scale Shape Rendering Framework for Virtual Reality
标题：MirrorShape的开发：面向虚拟现实的高保真大规模图形渲染框架
作者： Aleksey Fedoseev, Dzmitry Tsetserukou
备注：Accepted to the 25th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology (VRST'19), ACM copyright
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07408

【7】 Strategy Synthesis for Surveillance-Evasion Games with Learning-Enabled Visibility Optimization
标题：基于学习能见度优化的监视规避博弈策略综合
作者： Suda Bharadwaj, Ufuk Topcu
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07394

【8】 Robotic Sculpting with Collision-free Motion Planning in Voxel Space
标题：体素空间中具有无碰撞运动规划的机器人雕塑
作者： Abhinav Jain, Frank Dellaert
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07348

【9】 IKEA Furniture Assembly Environment for Long-Horizon Complex Manipulation Tasks
标题：宜家家具长视距复杂操作任务组装环境
作者： Youngwoon Lee, Joseph J. Lim
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07246

【10】 Optimal Control of a Differentially Flat 2D Spring-Loaded Inverted Pendulum Model
标题：二维微分平坦弹簧倒立摆模型的最优控制
作者： Hua Chen, Wei Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07168

【11】 Ground and Non-Ground Separation Filter for UAV Lidar Point Cloud
标题：无人机激光雷达点云的地面和非地面分离滤波器
作者： Geesara Prathap, Alexandr Klimchik
链接：https://arxiv.org/abs/1911.06994

【12】 Design of the First Insect-scale Spinning-wing Robot
标题：首台昆虫鳞片旋翼机器人的设计
作者： Palak Bhushan, Claire Tomlin
备注：6 pages. (under review) submitted to Robotics and Automation Letters 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1911.06947

【13】 Flexoskeleton printing for versatile insect-inspired robots
标题：用于多功能昆虫启发机器人的柔性骨架打印
作者： Mingsong Jiang, Nicholas G. Gravish
链接：https://arxiv.org/abs/1911.06897

【14】 Adaptive Leader-Follower Formation Control and Obstacle Avoidance via Deep Reinforcement Learning
标题：基于深度强化学习的自适应主从编队控制和避障
作者： Yanlin Zhou, Dapeng Wu
备注：Accepted IROS 2019 paper with minor revisions
链接：https://arxiv.org/abs/1911.06882

【15】 The inD Dataset: A Drone Dataset of Naturalistic Road User Trajectories at German Intersections
标题：IND数据集：德国十字路口自然主义道路用户轨迹的无人机数据集
作者： Julian Bock, Lutz Eckstein
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07602

【16】 Towards Robust RGB-D Human Mesh Recovery
标题：面向稳健的RGB-D人类网格恢复
作者： Ren Li, Ziyan Wu
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07383

【17】 A Sketch-Based System for Human-Guided Constrained Object Manipulation
标题：一种基于草图的人引导约束对象操作系统
作者： Sina Masnadi, Odest Chadwicke Jenkins
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07340

【18】 Prescribed Performance Distance-Based Formation Control of Multi-Agent Systems (Extended Version)
标题：基于规定性能距离的多智能体系统编队控制(扩展版)
作者： Farhad Mehdifar, Mahdi Baradarannia
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07266

【19】 Learning from Trajectories via Subgoal Discovery
标题：通过子目标发现从轨迹中学习
作者： Sujoy Paul, Amit K. Roy-Chowdhury
备注：NeurIPS 2019 Accepted
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07224

【20】 Reinforcement Learning from Imperfect Demonstrations under Soft Expert Guidance
标题：软专家指导下不完善演示的强化学习
作者： Mingxuan Jing, Huaping Liu
备注：Accepted to AAAI 2020. Xiaojian Ma and Mingxuan Jing contributed equally to this work
链接：https://arxiv.org/abs/1911.07109

【21】 Empirical Study of Off-Policy Policy Evaluation for Reinforcement Learning
标题：强化学习非策略评估的实证研究
作者： Cameron Voloshin, Yisong Yue
链接：https://arxiv.org/abs/1911.06854

【22】 Improved Exploration through Latent Trajectory Optimization in Deep Deterministic Policy Gradient
标题：深确定性策略梯度中潜在轨迹优化的改进探索
作者： Kevin Sebastian Luck, Jonathan Scholz
备注：Accepted for IROS 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1911.06833

【23】 Data-efficient Co-Adaptation of Morphology and Behaviour with Deep Reinforcement Learning
标题：数据高效的形态和行为与深度强化学习的共同适应
作者： Kevin Sebastian Luck, Roberto Calandra
备注：Accepted for the Conference on Robot Learning 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1911.06832

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