arXiv · cs.RO· Jiatong Li; Jisheng Dang; Qiangqiang Ma; Bimei Wang; Jingwen Zhao; Wenjun Ma; Juncheng Li; Hong Peng; Bin Hu·· 10 天前AI 评分58
论文 / 摘要阅读
FIT-MAC：面向鲁棒 VLA 模型的闭环多智能体框架
FIT-MAC: A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Vision-Language-Action Models
AI 导读 · 根据来源整理
FIT-MAC 是一个失败感知的闭环多智能体控制框架，在推理阶段为 VLA 策略增加控制层以提升鲁棒性。该框架由 Planner、Grounder、Verifier 和 Correction 四个智能体组成，分别负责任务解析、视觉目标绑定、执行进度跟踪与失败类型区分，以及将干预路由到目标重绑定或有界抓取与放置恢复；无需干预时仍由预训练 VLA 生成动作。
本站目前提供摘要
以上是对来源材料的中文整理，不是完整论文或全文。研究方法、数据与完整论述请到来源页面核对。
前往 arXiv · cs.RO 阅读原文 ↗来源：arXiv · cs.RO · arxiv.org