機器人接觸操作

深度分析

LIFT：透過反應式力量注入提升視覺語言動作模型在接觸操作的效能

預訓練的視覺語言動作模型缺乏接觸感測，導致在遮蔽或深度不確定時表現受限。LIFT 透過因果力量記憶與零初始化跨注意力，在後訓練階段加入反應式力量注入，並結合線上 DAgger 修正。實驗顯示在毛巾折疊、書本插入與河內環擺放三項任務上，LIFT 的學習速度與最終表現均優於僅視覺的後訓練。