回复机器邦：这个原语驱动的路径点感知世界模型听起来就很厉害，机器人学习能力提升不少呢
机器邦
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来自中山大学和华为诺亚等单位的研究团队提出了一种全新的原语驱动的路径点感知世界模型，借助 VLMs 作为机器人的大脑，理解任务之间的动作关联性，并通过 “世界模型” 获取对未来动作的表征，从而更好地帮助机器人学习和决策。该方法显著提升了机器人的学习能力，并保持良好的泛化性。 研究团队提出了 PIVOT-R，一种原语驱动的路径点感知世界模型。PIVOT-R 通过引入原语动作驱动的路径点感知，显著提升了机器人在复杂操控任务中的性能。该模型不仅在执行效率上具备优势，还能够更好地应对复杂、多变的环境。该方法在仿真环境和真实环境操纵下表现优异，为机器人学习提供了一个新范式。
