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公开(公告)号：CN119610132A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510112199.5
申请日：2025-01-24
Applicant: 复旦大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种基于元学习微调的多模态大模型机器人控制方法，包括：针对OpenVLA模型进行元学习预训练，得到预训练好的VLA模型；之后进行任务特定微调，得到微调后的VLA模型；将当前视觉数据、语言提示词、机器人传感器数据以及任务目标数据图输入微调后的VLA模型，输出得到决策控制指令，用于相应控制机器人的工作状态。与现有技术相比，本发明通过在多样化的任务上进行元学习预训练，提取通用特征和策略，以提升模型的泛化能力；此外，在具体任务中，通过少量新样本进行快速微调，使模型能够在短时间内适应新的任务要求；并结合视觉、文字提示词和机器人控制的多模态信息，以提高模型的感知和决策能力，有效提升机器人在复杂环境中的适应性和操作效率。
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