DyPES-VLA：实现异构机器人跨具身操作的 VLA 新范式
zhenjun_zhao · x · 2026-08-07
为了解决单一策略难以泛化到异构机器人的问题，DyPES-VLA 提出了一种学习共享动力学先验和具身特定控制的新范式。
方法架构：
- 共享动力学先验：通过在跨具身数据上训练视觉语言模型（VLM）进行未来预测，使共享的查询表示能够捕捉物体运动和场景变化。
- 具身特定控制：采用混合专家动作头，将共享的动力学先验直接转换为各机器人原生动作空间的可执行控制指令。
- 优势：无需手动将异构动作预对齐为统一格式，同时通过共享注意力层捕捉通用的时间动作结构。
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