arXiv · cs.RO· Langzhe Gu; Chengkai Hou; Meng Li; Xinhua Wang; Xinyuan Lv; Shuanghao Bai; Guangrun Li; Jingyang He; Ziluo Ding; Zhiyuan Xu; Ning Ding; Kuan Cheng; Jian Tang; Shanghang Zhang; Zhengping Che·· 11 天前AI 评分58
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HAF-VLA：面向人形机器人全身移动操作的分层动作流VLA框架
HAF-VLA: Hierarchical Action Flow Framework for Humanoid Vision-Language-Action Control
AI 导读 · 根据来源整理
HAF-VLA 提出一种面向人形机器人 VLA 控制的分层动作流框架，在预训练 flow-matching VLA 基础上继承视觉语言前缀编码器与动作专家权重，并加入可学习阶段嵌入和跨阶段 KV-cache 条件机制。它不再一次生成完整动作块，而是按先移动与头部指令、再腰部细化、最后全身操作的顺序逐步去噪共享全身动作空间。作者称在六项真实世界任务上，该框架提升了现有人形移动操作模型的性能。
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