基于多脑潤流匹配与稳健跟踪的物理感知人oid 全身 VLA
机器人学
2026-03-06 v1
摘要
在人oid 机器人控制领域，將 Vision-Language-Action (VLA) 与全身控制融合对于在语义层面指导现实世界任务的执行至关重要。然而，现有方法在 VLA 推理效率低或缺乏有效的语义指导难以实现全身控制方面的问题，导致动态 limb-coordinated 任务不稳定。为填补这一差距，我们提出了一种受语义-动作意图指导、物理感知的多脑 VLA 框架，用于人oid 全身控制。对该框架进行了一系列实验以评估其性能。实验结果表明，该框架能够为人oid 机器人实现可靠的视觉-语言引导的全身协调。
关键词
引用
@article{arxiv.2603.05410,
title = {PhysiFlow: Physics-Aware Humanoid Whole-Body VLA via Multi-Brain Latent Flow Matching and Robust Tracking},
author = {Weikai Qin and Sichen Wu and Ci Chen and Mengfan Liu and Linxi Feng and Xinru Cui and Haoqi Han and Hesheng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.05410},
year = {2026}
}