arXiv · cs.RO· Chaoyue Li·· 3 天前精选AI 评分65
SCOPE：基于规划错误修正优化的机器人长期规划场景图构建方法
SCOPE: Scene-graph Construction Optimized by Plan Error-correction for Robot Long-term Planning Datasets
AI 导读
Chaoyue Li提出SCOPE框架，通过规划错误反馈修正场景图，解决了机器人长期规划数据集生成中的物理一致性问题。实验表明，使用SCOPE生成的数据微调LLM，相比DELTA方法在任务成功率上提升12.33%。该研究已被IROS 2026接受。
推荐理由
通过规划错误反馈修正场景图，解决了机器人长期规划数据集生成中的物理一致性问题，为LLM在机器人任务规划中的微调提供了新思路。
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