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PAC-MAN: Perception-Aware CBF-RL for Whole-Body Safety in Humanoid Dodgeball
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers developed PAC-MAN, a framework combining control-barrier functions with reinforcement learning to enable humanoid robots to dodge incoming objects using only onboard camera vision.
- Pourquoi ça compte
- Roboticists building real-time safety systems for humanoids need practical perception-aware methods that work with limited onboard sensors rather than perfect state information.
- Vigilance
- The approach succeeds on 95% of throws in testing but relies on semantic segmentation and specific camera setups; performance degrades significantly without accurate ball tracking or privileged information.
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The Agent Architect
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