农业抓取VLA仿真到真机框架提出

研究团队提出一套面向农业到达与抓取的仿真到现实机器人学习框架：在 MuJoCo 中搭建含多种番茄植株结构的农业环境，用摇杆遥操作采集专家演示，再让 Octo 和 π0.5 两个预训练通用策略先用仿真演示适配，随后在 Franka Research 3 机械臂上用真实演示微调。 结果显示 π0.5 的任务表现分数高于 Octo，在视角与空间偏移等分布偏移下退化更小；研究还考察了本体感知信息对策略性能的影响。评估覆盖仿真中的同分布、视角/空间偏移和分布外条件，并进行了真机实验。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。