arXiv cs.RO 机器人学· Xizhe Zhang, Jingfeng Zhang, Zirun Zhou, Hong Jia·· 2 天前AI 评分53
FLTA：面向人到机器人视觉适应的帧级时间对齐框架
Frame-Level Temporal Alignment for Human-to-Robot Visual Adaptation
AI 导读
FLTA 框架通过全局进度先验与局部时序顺序先验，无需帧级对应标注即可学习共享任务进度表示，解决人与机器人演示执行速率和非关键帧比例差异导致的对应学习失败问题。在 ResNet-50 与 ViT 编码器上，平均仿真成功率较最佳基线分别提升 46.93% 与 65.96%，并在真实操作任务上取得更高成功率。结果表明人机适应效果更取决于选择更新哪些参数，而非更新参数数量。
来源：arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org