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通用机器人策略
Robot Learning: A Tutorial
发表：2025/10/14
机器人动作学习通用机器人策略强化学习训练模仿学习基于大语言模型的动作规划
本教程系统介绍机器人学习的核心方法，涵盖强化学习、行为克隆及通用语言条件机器人策略，突破传统基于模型方法的局限。通过数据驱动视角和lerobot示例，支持多任务、多机器人本体的泛化能力提升，推动机器人自主性和适应性发展。
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Octo: An Open-Source Generalist Robot Policy
发表：2024/5/21
通用机器人策略多模态动作表示与建模Transformer架构大规模机器人演示数据集机器人动作学习
Octo是首个基于Transformer、在80万条多机器人操作轨迹上预训练的开源通用机器人策略，支持语言指令和目标图像导向。它能快速适配多种传感器和动作空间，实现高效微调，实验证明其在9个平台泛化优越，为通用机器人智能奠定基础。
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$π_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
发表：2024/11/1
视觉语言动作模型通用机器人策略机器人多模态学习基于大语言模型的动作规划
本文提出了通用机器人控制模型，结合预训练视觉语言模型与流匹配生成技术，实现单一模型多平台、多任务高精度动作生成。该模型支持零样本执行语言指令和多机器人灵巧操作，显著提升泛化能力和灵活性。
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UMI-on-Air: Embodiment-Aware Guidance for Embodiment-Agnostic Visuomotor
Policies
基于大语言模型的动作规划机器人多模态学习多模态动作表示与建模大规模机器人演示数据集通用机器人策略
提出UMIonAir框架，结合通用操作接口UMI采集的人类示范训练与具体形态无关的视觉运动策略。通过形态感知扩散策略（EADP）在推理阶段融合形态特定控制器，有效引导轨迹生成，提高受限机器人形态（如空中机械手）操作的成功率、效率和鲁棒性，实现跨形态即插即用部署。
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