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Self-Compensating VLA: Online-Anpassung gegen Ausführungsfehler von Robotern
Das Paper stellt Self-Compensating VLA vor, eine Methode zur Deployment-Zeit-Anpassung von Vision-Language-Action-Policies, die sich ohne Belohnungen oder Labels an Ausführungsfehler des Roboters anpasst. Sie nutzt die Differenz zwischen kommandierter und tatsächlich ausgeführter Bewegung als Selbstüberwachungssignal. In Simulation (RoboStress) und auf zwei realen Roboterarmen erzielt die Methode deutlich höhere Erfolgsraten als Baselines und Trainingszeit-Robustheitsverfahren; es handelt sich um ein Preprint.