arXiv · cs.AI· Zhefei Gong·· 12 天前精选AI 评分56
HiRe-MoMa：基于稀疏人工引导的移动操作真实世界微调框架
Hierarchical Residual Policy Learning for Real-World Mobile Manipulation with Sparse Human Guidance
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Zhefei Gong
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.20607v1
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AI 导读
论文提出 HiRe-MoMa 框架，用于移动操作（MoMa）系统的真实世界高效微调。其分层残差架构在冻结基础策略上学习增量修正，并将残差拆分为移动底盘与机械臂两个头以缓解梯度干扰；Expert-Guided Value Alignment 利用覆盖率不足 20% 的稀疏人工干预重塑 critic 价值函数。在 TIAGo++ 平台上的实验显示，约 30 分钟在线交互即可持续提升任务性能，且不依赖基础策略架构。论文被 CoRL 2026 接收。
推荐理由
论文给出在真实机器人上微调移动操作系统的分层残差框架，用不到20%覆盖度的稀疏人工干预提升样本效率。
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