arXiv cs.RO 机器人学· Angen Ye, junjie xie, Yujia Song, Junkai Huang, Dapeng Zhang·· 5 小时前精选AI 评分57
SurgiCLAW：面向精密手术机器人操作的可解释原子技能智能体
SurgiCLAW: An Interpretable Atomic-Skill Agent for Precision Robotic Micromanipulation
AI 导读
SurgiCLAW 提出一种分层技能框架，将 MLLM 限定于术中视觉理解、结构化解释与原子手术技能选择，把物理执行交给可验证的确定性控制程序。在脑机接口植入任务上，模型先经监督微调学习技能调用，再用动作正确性、操作前置条件、格式有效性三项奖励优化；固定测试集上技能选择准确率 94.6%、Macro-F1 93.0%，50 次闭环真机植入试验任务成功率 88.0%。
推荐理由
论文给出技能选择准确率与真机成功率两项指标，可评估分层方案在精密手术场景的可用程度。
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