IROS 2026 论文 PACTS：联合建模动作与谓词实现技能零样本组合
joemeno · x · 2026-09-28
Brown 大学与 Robotics and AI Institute 研究者将在 IROS 2026 主会展示 PACTS（Predicate-Action Skills）论文，作者 Benedict Quartey 也在现场做 workshop spotlight 报告。
- 核心问题：现有 Learning from Demonstration 学得的机器人技能难以泛化到已学技能的新组合，因为生成式策略只建模动作轨迹分布，无法推理执行后的符号化结果。
- 方法：将技能建模为动作轨迹 x 与谓词信念轨迹 z 的联合生成过程（p(x,z|o)），单模型内同时生成动作与符号效果，闭环视觉运动策略。
- 收益：联合建模让学到的内部表征同时提升动作生成与谓词分类质量。
- 应用：PACTS 的在线谓词预测可作为符号接口，供 symbolic planning 做技能排序与执行监控，实现已学技能的零样本组合。
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