arXiv cs.RO· Xilun Zhang, Maggie Wang, Erik Bauer, Hong-Xing Yu, Huang Huang, Jiajun Wu, Marco Pavone·· 2 小时前精选AI 评分71
Robo-COP：让机器人编排器与策略在部署中共同演化
Co-Evolving Robot Orchestrators and Policies through Deployment
AI 导读
斯坦福等机构提出 Robo-COP，让 VLM 编排器与 VLA 策略在部署过程中共同演化：从自身执行中筛选技能示范，在数据能解决反复出现的失败时微调策略，并只在新策略提升对应技能后才采纳。在十个 RoboLab 仿真任务上，平均留出成功率从冻结策略的 64.8% 提升到 73.8%，而按固定计划微调且不做验证只有 65.8%；在三个真实任务上，留出成功率从 38.3% 提升到 50.0%。
推荐理由
论文给出编排器与策略在部署中共同演化的方法，并附仿真与真机的留出成功率对比数据。
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