千寻智能高阳团队最新成果：纯视觉VLA方案从有限数据中学到强大的空间泛化能力

千寻智能提出一种不依赖状态输入的“State-free Policy”视觉运动策略，通过相对动作空间与完整视觉观察实现强空间泛化能力。实验表明，在桌面高度或物体位置变化时，夹笔任务的高度泛化成功率从0升至0.98；在叠衣、取物等任务中也显著优于传统方法。该策略在数据稀缺时表现稳健，跨平台迁移效率更高，并提示去除顶置相机可进一步提升鲁棒性，为机器人学习系统设计提供了新方向。
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