机器人 / 具身智能

Policy Contrastive Decoding for Robotic Foundation Models

基于机器人基础模型的策略对比解码

Shihan Wu, Xu Luo, Ji Zhang, Junlin Xie, Jingkuan Song, Heng Tao Shen, Lianli Gao

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(title,abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Policy Contrastive Decoding方法，通过对比原始与物体遮挡的视觉输入，提升机器人策略的泛化能力，实验表明其在仿真和现实环境中均有效。

Comments ICLR 2026. Project website: https://koorye.github.io/PCD/

Clutter-Robust Vision-Language-Action Models through Object-Centric and Geometry Grounding

通过对象中心和几何约束实现抗杂波的视觉-语言-动作模型

Khoa Vo, Taisei Hanyu, Yuki Ikebe, Trong Thang Pham, Nhat Chung, Minh Nhat Vu, Duy Nguyen Ho Minh, Anh Nguyen, Anthony Gunderman, Chase Rainwater, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（阿拉巴马大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究学校） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出OBEYED-VLA框架，通过分离感知接地与动作推理提升视觉-语言-动作模型在现实环境中的鲁棒性，特别是在存在干扰物、目标缺失和背景变化等挑战性场景中表现优异。

Comments Under review. Project website: https://uark-aicv.github.io/OBEYED_VLA

AugVLA-3D: Depth-Driven Feature Augmentation for Vision-Language-Action Models

AugVLA-3D：基于深度的特征增强用于视觉-语言-动作模型

Zhifeng Rao, Wenlong Chen, Lei Xie, Xia Hua, Dongfu Yin, Zhen Tian, F. Richard Yu

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； School of Communication and Information Engineering, Shanghai University（上海大学通信与信息工程学院） ； School of Information Technology, Carleton University（卡尔顿大学信息技术学院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出AugVLA-3D框架，通过整合深度估计提升视觉-语言-动作模型的3D特征表示，增强模型在复杂3D环境中的感知与动作预测能力。

Journal ref ICRA2026