面向农业操作的视觉-语言-动作模型机器人学习

该研究构建了一套面向农业抓取与采摘的仿真到真实机器人学习框架：基于MuJoCo搭建包含多种番茄植株结构的农业仿真环境，通过手柄遥操作采集专家演示，并用底层控制器执行机器人动作。研究将Octo与π0.5两个预训练通用机器人策略在仿真演示上适配，随后在实体Franka Research 3机械臂上用真实机器人演示进一步微调，并在分布内、视角/空间偏移和分布外条件下评估，同时考察本体感知信息对策略性能的影响。结果显示π0.5的任务表现得分高于Octo，且在分布偏移下性能退化更小。