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机器人研究在跨具身技能迁移方面取得进展 · 跟踪4个来源

研究人员开发了新的方法来改进机器人领域的跨具身迁移，使模型能够将在不同机器人形态上学习到的操作技能进行泛化。一种方法，“通过行为对齐表示进行跨具身迁移”，利用了视觉语言动作（VLA）模型中的末端执行器轨迹等表示，在模拟到现实的迁移中显示出28%的改进。另一种方法，“ContactFlow”，引入了一种基于3D接触点轨迹的具身无关动作表示，该表示允许在多样化的人类和机器人交互数据上训练世界模型，并展示了在不同机器人具身之间的成功迁移。