arXiv · AI· Sinjae Kang, Dong Kyu Shin, Jaehong Kim, Kamin Lee, Hyoeun Kim, Kaixin Wang, Li Zhao, Seonghyeon Ye, Kimin Lee·· 5 小时前AI 评分26
Quality-Controllable Policy (QCP) 利用迭代后见重标记提升机器人策略质量
Learning Quality-Controllable Robot Policies with Iterative Hindsight Relabeling
AI 导读
QCP 通过迭代后见重标记实现机器人策略在推理时动态控制速度、平滑度等质量属性。 在 Robomimic 和 RoboEval 实验中,QCP 逐轮提升任务执行质量与成功率,生成的成功轨迹质量超过初始演示。 在真实操作中,通过控制速度提高传送带吞吐量,控制搬运稳定性提升酒杯搬运成功率,证明其实用价值。
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