UCLA 发布 FlowPilot:人类偏好微调让人行道机器人干预率降 40%
zhoubolei · x · 2026-11-06
UCLA 视觉与自主智能实验室（周博磊团队）在 CoRL 2026 发布 FlowPilot，一个无地图、单目相机的长时程人行道导航策略，与 Coco Robotics 合作在真实机器人上验证。
核心方法
- Anchored Flow Matching：基于聚类原型行为的条件流匹配策略，门控交叉注意力将决策锚定于场景上下文，避免目标驱动捷径，学习平滑、多模态的轨迹。
- 免奖励偏好对齐：从少量人类纠正干预数据出发的 human-in-the-loop 微调，在保留模仿先验的同时对齐安全、符合社交规范的行为。
实验结果
- FlowPilot-Base 在仿真中达到 42% 成功率、66% 路线完成率。
- 偏好微调后的 FlowPilot-HP 将真实世界干预率降低 40.0%，归一化干预率降低 52.1%。
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