arXiv cs.RO· Elias Hofele, Thomas Trapp, David Timmermann, Tristan Schnell, Georg Heppner, Arne Roennau·· 2 小时前AI 评分60
TrySee：面向专用领域的模块化感知增强 VLM 闭环机器人任务规划
TrySee: Modular Perception-Enhanced VLM Grounding for Closed-Loop Robot Task Planning in Specialized Domains
AI 导读
TrySee 提出一种模块化闭环机器人任务规划流程，将通用 VLM 推理与领域专用感知及既有机器人组件结合，无需 VLM 微调或端到端演示。系统采用反应式循环规划，并加入领域专用模块化视觉预处理以提供在线 grounding，同时通过动态预处理选择机制提升可扩展性。
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