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Franka manipulator
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新方法增强了世界模型中机器人的决策能力
研究人员开发了一种在世界模型（WM）的潜在空间中进行鲁棒决策的新颖方法。该方法将潜在空间扰动建模为对学习到的动力学的扰动，确保即使在最坏的情况下，机器人的行为也能保持有效。实验表明，对于Franka机械臂，失败率显著降低，安全过滤减少了70%，样本验证转向减少了54%。
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AttenA+ 框架通过速度感知训练提升机器人基础模型
研究人员开发了 AttenA+，一个旨在通过解决训练过程中的动作不平等来改进机器人基础模型的新框架。该框架通过基于逆速度场重新加权训练目标，优先处理机器人轨迹中运动学关键的、通常低速且需要精度的片段。这种物理感知方法增强了现有视觉-语言-动作 (VLA) 和世界-动作模型 (WAM) 在复杂任务上的性能，并在 Libero 和 RoboTwin 2.0 等基准测试中显示出显著改进。