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摘要： 在磁导航机器人与磁驱动微创手术机器人领域，实现高精度、可验证、可泛化的磁定位能力一直是核心挑战。 在 IROS 2025 上，南方科技大学郭书祥院士团队发表论文 Physics-Informed Residual Network for Magnetic Dipole Model Correction and High-Accuracy Localization，提出了一种融合物理模型与数据驱动的高精度磁定位方法，并通过 NOKOV 度量动作捕捉系统，在真实环境中完成了定位精度与鲁棒性的真值验证。该研究为磁导航机器人提供了一种高精度、低成本的定位解决方案，在微创手术导航和工业检测中显示出巨大的应用潜力。 阅读全文

摘要： 北京航空航天大学研究团队在 ECAI 2024 发表研究，提出一种基于层次对称性的多智能体强化学习方法——层次等变策略网络（HEPN），用于提升无人车集群协同任务中的样本效率。 该方法通过显式建模多智能体系统的层次结构，在多任务、多规模场景下表现出更快的收敛速度和更高的训练稳定性。研究在仿真环境与真实无人车集群中进行了验证，并采用 NOKOV度量动作捕捉系统获取无人车集群的高精度位姿真值数据，为多智能体强化学习算法在真实物理环境中的性能评估提供可靠支撑。 阅读全文