学习速度先验为机器人演示重新定时

研究者提出从大规模演示数据中学习速度先验，根据任务指令、运动路径及沿途图像预测执行速度分布，并以选定分位数作为统一时钟为每条演示重新定时；一个训练好的先验即可覆盖语料库中所有任务。 在 120 个 RoboLab 任务上，用该时钟微调的视觉-语言-动作策略成功率更高，抖动最多降低一半。真实机器人叠杯子耗时 3.50 秒，比默认策略的 6.02 秒快 1.72 倍，30 次试验成功 29 次。

AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。