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聚焦于机器人研究,提出 FuSe 方法,通过语言锚定对通用机器人策略进行微调,利用多模态传感器提升性能,在多种任务中表现优异,具备跨模态推理能力。

 

  1. 研究背景:与世界交互需多感官协作,当前先进通用机器人策略多依赖视觉和本体感受数据训练,忽略其他模态信息。
  2. 方法:FuSe 利用自然语言作为跨模态锚定,结合多模态对比损失和基于感官的语言生成损失,对视觉运动通用策略在异构传感器模态上微调。多模态对比损失最大化不同模态和场景语义间互信息;多模态生成损失通过生成网络和辅助交叉熵损失,将观察嵌入与语言指令对比学习。
  3. 数据集:收集 26,866 条轨迹数据集,涵盖桌面抓取、购物袋抓取、按钮按压任务,涉及视觉、触觉、音频等多种传感器数据。
  4. 实验结果:FuSe 在所有任务环境中超越基线方法,在购物袋抓取任务提升显著。还具备简单和复杂跨模态推理能力,且适用于不同通用策略架构,如 PaliGemma - based 3B - parameter VLA 模型。
  5. 引用
http://www.wooajung.com/news/280.html

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