PDRVLA引入轻量物理动力学模块

PDRVLA研究团队提出融合物理动力学表征的视觉—语言—动作模型，将轻量模块用于机器人动作生成。该模块直接预测未来RGB、深度和光流特征，以冻结的预训练视频世界模型辅助监督，避开在线视频生成带来的延迟。 论文实验显示，PDRVLA在四个仿真基准中的成功率分别为：LIBERO 99.3%、LIBERO-Plus 89.9%、RoboTwin 2.0的93.6%和SimplerEnv的81.5%。模型训练完全依赖公开数据，并通过人类到机器人合成、子任务标注及具身思维链标注扩充数据。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。