arXiv cs.RO· Duc Minh Nguyen, Bao-Ngoc Dao, Tung M. Luu, Binh Gia Nguyen, Vinh Tong, Anji Liu, Vu N. Duong, Dung D. Le, Daniel Sonntag, Trung Le, Ngan Le, Jan Peter, An Thai Le, Minh Nhat Vu, Mathias Niepert, Khoa D. Doan, Duy M. H. Nguyen, Vien Anh Ngo·· 5 天前AI 评分60
SDN：通过选择扩散噪声在测试时提升 VLA 策略鲁棒性
Test-Time Improvement of VLA Policies via Selected Diffusion Noise for Spurious-Robust Action Smoothing
AI 导读
作者提出 Selected Diffusion Noise（SDN），一种免训练方法，把扩散噪声当作可控自由度来提升 VLA 策略的测试时可靠性。SDN 采样多个候选动作块并做两阶段筛选：先用反事实负集按任务相关视觉 grounding 过滤，再按 JerkRMS 选出运动学上最稳定的动作块。在三种 VLA 策略的仿真与真实环境实验中，分别取得 8-10% 和 18.33% 的提升。
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