Slot-MPC：基于目标中心表示的目标条件模型预测控制

Jonathan Spieler, Angel Villar-Corrales, Sven Behnke

摘要

本文提出Slot-MPC框架，利用目标中心表示学习场景动力学模型，并通过可微分的梯度优化实现高效的模型预测控制。该方法在推理时能自适应未见情景，相比传统采样方法计算效率更高。

object-centricmodel predictive controlreinforcement learningworld modelaction planning

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Laith Alzubaidi, Jinglan Zhang, Amjad J. Humaidi 等 10 位作者

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