arXiv · Robotics· Mohammad Khoshnazar, Mohammad Dehghani Tezerjani, Zhiyuan Gao, Deyuan Qu, Max Gandyra, Yanxiang Zhan, Mehreen Naeem, Andrew Melnik, Jeroen Schafer, Qing Yang, Michael Beetz·· 4 hr agoAI score39
可靠性感知未来条件化提升机器人操作的时序鲁棒性
Reliability-Aware Future Conditioning for Temporally Robust Robot Manipulation
AI brief
论文提出可靠性感知未来条件化（RAFC），把生成视频与机器人实际阶段错位视为控制问题而非生成问题，在 CALVIN 上显著改善时序错配下的成功率。实验显示五帧提前偏移会把成功率从 81.3% 降至 54.8%，RAFC 在非网格相位偏移下较均匀平均再提升 7.0 个百分点，并在 Franka 真实时序错配下把聚合成功率从 26.7% 提升到 56.7%。
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