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FD-VLA
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VLA模型通过新基准测试，迈向实际机器人部署
在ICRA 2026上发表的最新研究正将视觉-语言-动作（VLA）模型的研究重点从展示能力转向证明其在现实世界机器人系统中的实际效用。新的基准测试，如CEBench和LIBERO-X，正在被开发出来，以严格测试VLA在面对环境变化、物体变化和模糊指令时的鲁棒性，超越了简单的成功率。此外，研究人员正致力于通过力蒸馏等技术整合非视觉模态，如力反馈，从而在接触式操作任务中实现更精确的控制，并减少对昂贵传感器的依赖。
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新加坡国立大学开发FD-VLA模型以增强机器人操作能力
新加坡国立大学的研究人员开发了FD-VLA，这是一种新颖的视觉-语言-动作（VLA）模型，旨在改善接触密集型任务中的机器人操作。与主要依赖视觉和语言线索的先前VLA模型不同，FD-VLA通过蒸馏机制整合了力信息。这使得模型能够在训练期间学习潜在的力表示，并在推理期间从视觉和本体感觉数据中预测力线索，从而减少对物理力传感器的依赖。在真实机器人平台上进行的实验表明，FD-VLA的性能显著优于没有力感知能力或使用原始力信号的模型，突显了学习…