机器人操作

在具身智能的发展中，视觉-语言-动作模型已成为通用操作任务的核心框架。然而，面对长程规划、柔性物体操作、精细双臂协同及动态交互等复杂场景时，VLA模型仍面临两大根本性挑战： 模仿学习在推理过程中产生的长序列误差累积问题； 真机强化学习成本高昂，难以规模化部署。 针对这些挑战，香港大学李弘扬老师带领的OpenDriveLab团队近期提出了RISE方法。其核心思…

UC伯克利团队提出人形机器人全身协同新方案 在家庭厨房自主使用洗碗机，或在办公室边移动边擦拭白板，这些对人类而言稀松平常的场景，对人形机器人来说却是需要协调全身数十个关节的“高难度挑战”。 近日，加州大学伯克利分校的研究团队在arXiv上发表了题为《Coordinated Humanoid Manipulation with Choice Policies》…