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Gaze2Act：基于注视条件的视觉-语言-行动策略用于交互式机器人操作
Kuangji Zuo, Gen Li, Bofan Lyu, Yanshuo Lu, Boyu Ma, Shijia Han, Xinyu Zhou, Xichen Yuan, Chuhao Zhou, Jiaqi Bai, Geng Li, Jianfei Yang
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出Gaze2Act框架，通过人类注视作为动态意图信号，结合跨视角语义匹配将第一人称注视映射到机器人视角，实现粗到细的目标指定。在Unitree G1人形机器人上的16项真实任务中，该方法在意图准确率和任务成功率上均达到最先进水平。
关键词
human gazeVLAintent specificationinteractive manipulationhumanoid
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