MANIPULATION
几何动作模型用于机器人策略学习
Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung, René Zurbrügg, Honggyu An, Tifanny Portela, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Seungryong Kim, Sunghwan Hong
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
该论文提出几何动作模型（GAM），通过重用预训练的几何基础模型作为共享底层，实现语言条件下的操作策略。GAM在中间层拆分模型，利用浅层编码观察，插入因果未来预测器预测潜在特征，再通过剩余模块解码动作，从而在单一骨干网络中同时生成未来几何和动作。
关键词
geometric foundation modelpolicy learninglanguage-conditioned manipulation3D geometryaction decoding
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