东南大学LeaP可学习源先验提升机器人操作成功率

东南大学魏秀参团队提出可学习源先验（LeaP），该方法通过本体感知信息联合预测初始高斯分布的均值与方差，为生成式机器人策略提供状态相关的随机初始化。该研究在 RoboTwin 15 项仿真任务中平均成功率达 81.6%，较标准高斯基线提升 25.5 个百分点；在 Franka Research 3 真实机械臂实验中平均成功率为 80.0%。 相关论文《Where Should Action Generation Begin? A Learnable Source Prior for Generative Robot Policies》已被机器人学习国际会议 CoRL 2026 接收，代码已开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。