arXiv cs.AI· Yutian Zhang, Xingrui Xiong, Siyuan Ma, Yang Li, Jiawen Wen, Jiaqi Zhai, Liwen Yang, Ce Hao, Haozhen Chi, Yangkun Zhu, Yifan Zhu, Xiaowen Chu, Dong Wei, Qiaojun Yu, Dibo Hou·· 10 小时前AI 评分29
VOMMI：面向移动操作的可携带演示采集与学习框架
VOMMI: Collecting and Leveraging Portable Demonstrations for Mobile Manipulation
AI 导读
VOMMI 是一个可携带的移动操作演示采集与学习框架，通过离线轨迹重建和在线视觉-运动条件化，将便携 RGB 演示接入 VLA 后训练。其 R2-VO 用稀疏几何锚点精修轨迹，使身体与手部流的绝对轨迹误差平均降低 24.6%。仅用便携演示后训练的策略基座速度误差比机器人采集演示低 18.2%，在三项真机任务上平均成功率较 OpenPI 0.5 提升 8.3 个百分点。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org