VLA进阶
ChunkTrust:利用动作专家证据自适应调整机器人策略的执行时域
机器人AI模型每次预测一段未来动作,执行多少步之后再重新观察环境,过去大多由工程师手动设为固定值。清华大学、北京智源人工智能研究院(BAAI)等机构发布的这篇预印本提出一个即插即用模块,在运行中自动决定这一步数,无需重新训练,就提升了Physical Intelligence和英伟达现有模型在仿真和真实双臂机器人上的成功率。
机器人与具身智能领域的最新论文,以及每篇对产业的意义。
机器人AI模型每次预测一段未来动作,执行多少步之后再重新观察环境,过去大多由工程师手动设为固定值。清华大学、北京智源人工智能研究院(BAAI)等机构发布的这篇预印本提出一个即插即用模块,在运行中自动决定这一步数,无需重新训练,就提升了Physical Intelligence和英伟达现有模型在仿真和真实双臂机器人上的成功率。
Co-training a VLA on heterogeneous data (multi-robot, web, high-level subtask labels) lets a mobile manipulator clean unseen homes end-to-end.
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。