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摘要 - 视觉语言动作（VLA）模型的出现已经引起了机器人的基础模型。尽管这些模型取得了显着改进，但它们在多任务操作中的概括仍然有限。本研究提出了一个VLA模型专家集合框架，该框架利用有限的专家行动来增强VLA模型性能。这种方法相对于手动操作减少了专家工作量，同时提高了VLA模型的可靠性和概括。此外，在协作期间收集的操纵数据可以进一步完善VLA模型，而人类参与者同时提高了他们的技能。这个双向学习循环增强了协作系统的整体性能。各种VLA模型的实验结果证明了所提出的系统在协作操作和学习中的有效性，这是通过跨任务的成功率提高的。此外，使用大脑计算机界面（BCI）验证表明，协作系统通过在操纵过程中涉及VLA模型来提高低速动作系统的效率。这些有希望的结果为在机器人技术基础模型时代推进人类机器人的互动铺平了道路。（项目网站：https：//aoqunjin.github.io/expert-vla/）索引术语 - 人类 - 罗伯特协作；人为因素和人类因素；从演示中学习
VLA模型专家协作，用于双向操纵学习
主要关键词
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