Kontinuierliche Konditionierung von VLA-Modellen mit EMG und visuellen Annotationen
In diesem Preprint werden zwei feinabgestimmte Vision-Language-Action-Modelle vorgestellt, die Aufgabeninformationen über kontinuierliche Signale statt über Sprache erhalten: EC-VLA nutzt 8-Kanal-EMG, VA-VLA visuelle Segmentierungsannotationen. Im Vergleich zu sprachbasierten Baselines verbessern sich die Erfolgsraten in unübersichtlichen Szenen von 0,30 auf 0,50 (EC-VLA) und von 0,11 auf 0,20 (VA-VLA). Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass nicht-sprachliche Modalitäten für die Aufgabenkonditionierung von Roboterrichtlinien nützlich sein können.