arXiv · cs.RO· Enqiao Lu·· 18 小时前精选AI 评分70
LOGIV：基于因果局部修复的图验证执行框架用于长时程机器人任务
LOGIV: Graph-Verified Execution with Causal Local Repair for Long-Horizon Robot Tasks
AI 导读
Enqiao Lu等人提出LOGIV框架，通过显式任务图连接符号规划、观察验证和具身动作，在RoboTwin V2和BiCoord双臂任务中分别提升任务成功率10.67和15.33个百分点，并在真实机器人任务中从12/30提高到17/30成功。
推荐理由
LOGIV框架通过显式任务图和因果局部修复，将机器人任务成功率提升10-15个百分点，为长时程任务提供了可靠执行方案。
来源：arXiv · cs.RO · arxiv.org