OmniVIC：结合视觉语言上下文学习的自改进变阻抗控制器

OmniVIC 提出一种由视觉语言模型增强的通用变阻抗控制器，从图像和自然语言推理任务上下文并生成自适应阻抗参数。其核心是自改进的检索增强生成与上下文学习，从结构化记忆库检索相似历史经验，并结合实时力/力矩反馈把交互力约束在安全阈值内。作者称在仿真和实机复杂接触任务上优于基线，平均成功率从 27% 提升到 61.4%，力违规减少；该工作已被 IEEE Humanoids 2026 接收。