arXiv cs.RO· Ju Dong, Yu Fu, Jian Chen, Yimeng Liu, Haocheng Zhao, Lei Zhang, Kaixin Bai, Liding Zhang, Diwen Zheng, Alois Christian Knoll, Angela P. Schoellig, Jianwei Zhang·· 2 小时前AI 评分65
ForceDelta-VLA：蒸馏力条件动作修正用于接触密集操作
ForceDelta-VLA: Distilling Force-Conditioned Action Corrections for Contact-Rich Manipulation
AI 导读
ForceDelta-VLA 提出修正蒸馏框架，用冻结教师模型的力条件与无力条件两种预测构造显式力修正目标，并另设延迟修正目标处理参考动作不匹配。在九项单臂与双臂接触密集任务上，该系统平均成功率为 82.2%，ForceVLA 基线为 54.4%，第一阶段时序教师直接执行为 70.6%。相比 ForceVLA，完整系统在两个平台上将成功试验的平均峰值接触力降低约 26%。
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