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Action chunking as conditional policy compression
Action chunking as conditional policy compression
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千寻智能Legato实现流畅机器人运动 · 跟踪1个来源
千寻智能高阳团队的研究人员开发了Legato，一种新颖的视觉-语言-动作（VLA）模型训练方法，使机器人能够以自然、流畅的过渡执行动作。与以往在推理过程中修补连续性的方法不同，Legato将连续性直接整合到训练过程中。这是通过一种噪声-实值混合机制和逐步去噪过程实现的，该过程确保了训练和推理之间的一致性，从而实现更流畅、更高效的机器人运动。
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新的PATCH系统增强了机器人操作的稳定性
研究人员开发了PATCH，一个用于在真实环境中监控机器人操作任务的新系统。这个动作块条件潜在块创新监控器旨在通过检测和响应意外场景动态来提高基于学习的操作策略的鲁棒性。PATCH在活动动作块内预测潜在块的演变，并累积残差以生成局部干预信号，当局部创新消退时，允许执行暂停和策略恢复。在真实机器人数据上的实验表明，与现有的运行时监控器相比，PATCH提供了更稳定且与上下文相关的触发器。