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洞察 - 機器人任務規劃
基於檢索式語言模型，透過操作合規性來 grounding 現實世界中現場機器人任務的 SayComply
SayComply 透過建立操作手冊的資料庫並使用檢索式語言模型來提取相關資訊，從而確保機器人任務規劃符合操作規範。
VeriGraph：基於場景圖的機器人可執行規劃驗證
VeriGraph 框架透過使用場景圖作為機器人任務規劃的中間表示，並結合視覺語言模型 (VLM) 和迭代規劃驗證機制，提高了機器人規劃的準確性和可執行性。
基於動態三維場景圖檢索的高效可擴展機器人任務規劃：EmbodiedRAG
本文提出了一種名為 EmbodiedRAG 的新型機器人任務規劃框架，該框架利用動態三維場景圖檢索技術，有效地為基於大型語言模型 (LLM) 的規劃器提供任務相關資訊，從而提高規劃效率和可擴展性。
賦能：具身多角色開放詞彙規劃與線上基礎化和執行
本文介紹了一種名為 EMPOWER 的機器人任務規劃框架，該框架利用預先訓練好的基礎模型和多角色機制，在真實環境中進行開放詞彙的線上基礎化和規劃，從而提高機器人執行複雜任務的成功率。
