TERRA：火星车部署时在线自适应框架

Jacob Levy 等研究者在 arXiv 发布论文，提出 TERRA（Targeted Exploration for Reward-Relevant Adaptation），一个面向火星车的在线自适应框架。该框架通过奖励加权预测损失微调仿真训练的世界模型，并用损失预测器引导 MPC 期间的定向探索，以快速修正部署时未建模的可变形地形误差。 论文称，在 ERNEST 火星车上，TERRA 在 3 至 5 次真实世界试验内即可在可变形火星模拟斜坡上恢复协调的主动悬挂步态。

AI 根据报道生成 · 44 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。