论文 / 摘要阅读
SCOPE：用规划错误修正优化场景图，生成机器人长期规划数据集
SCOPE: Scene-graph Construction Optimized by Plan Error-correction for Robot Long-term Planning Datasets
AI 导读 · 根据来源整理
SCOPE 是一个自动生成多样化且可执行的任务与运动规划（TAMP）数据集的框架，通过规划执行失败作为反馈信号回溯修正场景图中的逻辑不一致。该框架引入多级多样性指标以提升场景信息熵，实验显示其对错误场景图更稳健、生成数据质量更高。用 SCOPE 数据微调的下游 TAMP 模型成功率比用 DELTA 生成数据微调的模型绝对提升 12.33%。
本站目前提供摘要
以上是对来源材料的中文整理，不是完整论文或全文。研究方法、数据与完整论述请到来源页面核对。
前往 arXiv · cs.RO 阅读原文 ↗来源：arXiv · cs.RO · arxiv.org