arXiv Robotics· Xinzhe Chen, Sihua Ren, Liqi Huang, Haowen Sun, Mingyang Li, Zeyang Liu, Xingyu Chen, Xuguang Lan·· 5 小时前AI 评分42
OASIS：通过 SE(3) 轨迹预测对齐观测-动作空间，提升机器人操作
OASIS: Observation-Action Space Alignment via SE(3) Trajectory Prediction for Robotic Manipulation
AI 导读
OASIS 通过 SE(3) 末端执行器轨迹预测，将视觉-语言-动作模型的中间表示与动作空间对齐，使动作解码器生成的 action chunks 符合刚体运动。该方法融合视觉-语言与度量深度特征，在仿真和真实实验中成功率与分布外泛化均优于 VLA 和 WAM 基线。该工作已被 NeurIPS 2026 接收为 Spotlight。
推荐理由模型分析
针对VLA与世界动作模型的中间表征停留在观测空间、迫使动作解码器隐式恢复刚体几何的问题，作者用SE(3)末端轨迹预测把表征对齐到动作空间，并在仿真与真机上与VLA、WAM基线比较成功率与分布外泛化。做机器人操作策略的研究者可据此判断几何监督是否值得引入，但结论限于其任务与实验设置。
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