arXiv · cs.RO官方发布· Ju Dong, Xinyu Xiao, Yiming Zhou, Tianshuo Yang, Xuerong Liu, Lei Zhang, Jian Chen, Haocheng Zhao, Yu Fu, Yujie Wei, Diwen Zheng, Alois Christian Knoll, Angela P. Schoellig, Ping Luo, Jianwei Zhang·· 2 小时前精选AI 评分78
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动作条件潜空间预测模型提升人形机器人全身操作协调性
Coordinating Humanoid Loco-Manipulation through Action-Conditioned Latent Foresight
AI 导读 · 根据来源整理
论文提出动作条件潜空间预测（action-conditioned latent foresight），一种潜空间世界动作模型（WAM），在执行前评估候选指令序列。动作生成器根据视觉、语言和机器人状态提出关节运动与手部指令序列，动作条件端点预测器估计各序列前缀到达的视觉特征并衡量向演示子目标的进展，联合时间先验则结合机器人状态与先前指令评估时间一致性；机器人执行得分最高序列的首批指令并从下一观测重新规划。
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