基于改进视觉特征与文本语义的机器人多任务模仿学习算法
Robot multi-task imitation learning algorithm based on improved visual features and textual semantics
上海理工大学 a. 机器智能研究院; b. 健康科学与工程学院, 上海 200093
摘要
针对非结构化场景下机器人模仿学习泛化性不足及多模态融合困难的问题，提出一种融合视觉特征与文本语义的改进多任务模仿学习算法。该算法利用预训练模型提取多模态特征，引入交叉注意力机制实现视觉与语义的深层对齐，并结合动作分块模块提升控制策略的精准度。仿真实验表明，该方法在物品传递和桌面清理任务中的成功率均达到98%，较ACT方法分别提升6个和10个百分点；在相同实验设置下，模型峰值显存占用为2100MB，低于RT-1的8200MB和ACT的3400MB。结果表明，该方法能够有效提升机器人在非结构化场景下的多任务切换能力和动作生成稳定性。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2023YFC3605800)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0040
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第10期
发布历史
[2026-07-30] 优先出版
引用本文
温文涛, 陈凯, 杜禹恒, 等. 基于改进视觉特征与文本语义的机器人多任务模仿学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0040. (Wen Wentao, Chen Kai, Du Yuheng, et al. Robot multi-task imitation learning algorithm based on improved visual features and textual semantics [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (10). (2026-07-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0040. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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