研究arXiv cs.RO2026年10月8日 12:00

基于模型的强化学习实现自主液滴导航：零样本迁移与涌现动力学

原标题：Autonomous Droplet Navigation via Model-Based Reinforcement Learning: Zero-Shot Transfer and Emergent Dynamics

推荐理由

该预印本用基于模型的强化学习在开放表面实现液滴自主导航并展示零样本迁移，为软物质自动化操作提供学习型控制思路，但缺少硬件与规模化证据。

ROBOAIRADAR BRIEF

结构化情报

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arXiv 预印本（2026-10-08，cs.RO）提出以基于模型的强化学习实现开放表面上液滴的自主导航，针对接触角迟滞、毛细钉扎与表面不均匀造成部分可观测动力学的问题，报告了零样本迁移与涌现动力学结果，面向自驱动实验室中软、可变形物质的自动化操作。原文摘要不完整，实验平台与规模未披露。

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