arXiv · cs.RO· Xiaodi Huang, Zilin Wang, Jinpeng Liu, Pengchuan Xiao, Zhenlei Shao, Zhang Zhang·· 6 天前精选AI 评分63
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POD-RoPE：面向具身智能的物理观测分布旋转位置编码
POD-RoPE: Rotary Position Encoding over Physical Observation Distributions for Embodied AI
AI 导读 · 根据来源整理
POD-RoPE 将 token 的观测足迹表示为相机中心、视线方向和采样时间上的分布，用期望旋转编码分布间相对关系，分布退化为单点时即还原逐点 RoPE。该方法在 Fast-WAM 上把 RoboTwin 2.0 全部 50 个任务的平均成功率从 91.83% 提升到 92.88%，在 Sharpa North 的两个实机任务上从 32.5% 提升到 52.5%。
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