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Vision-language-action (VLA) policy
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新的 TOWN-VLA 接口通过控制提示权限提高机器人任务成功率
研究人员开发了一种名为 TOWN-VLA 的新提示-权限接口，以提高冻结的视觉-语言-动作 (VLA) 策略的性能。该接口将候选生成与修改策略输入的权限分开，防止了原始附加文本降低成功率的“提示形式崩溃”。TOWN-VLA 在模拟和物理机器人任务上都展示了更高的成功率，在 LIBERO-Plus 基准测试上的性能从 69.5% 提高到 73.1%，在物理 PiPER 机械臂上的性能从 52.7% 提高到 78.7%。
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HOIST 方法增强人形机器人负载操作能力
研究人员开发了一种名为 HOIST 的新方法，以提高人形机器人操作悬挂负载的能力。该方法结合了人类演示的模仿学习和样本高效的强化学习，以优化放置精度和停止行为。在模拟和真实人形机器人上的实验表明，与仅模仿的方法相比，HOIST 显著减少了放置误差，展示了其在物料搬运任务中的潜力。