VLA / 视觉-语言-动作模型

Physics-Aware Sparse Learning and Selective Online Adaptation for Euler-Lagrange Robot Dynamics

面向欧拉-拉格朗日机器人动力学的物理感知稀疏学习与选择性在线自适应

Rishabh Dev Yadav, Samaksh Ujjawal, Sihao Sun, Spandan Roy, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； International Institute of Information Technology Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：action model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种保结构残差学习框架，将模型误差分解为惯性修正、科里奥利项和广义力残差，通过物理约束学习机械部分，并用稀疏历史依赖潜变量模型和贝叶斯线性回归在线自适应扰动敏感部分，提升多机器人平台动力学预测与轨迹跟踪性能。