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机器人传感器在VLA基座模型与异步推理架构中的关键技术.docx
资料介绍
机器人传感器在VLA基座模型与异步推理架构中的关键技术
引言
VLA（视觉-语言-动作）基座模型是具身智能的核心技术，通过将视觉、语言、动作三种模态统一在深度学习框架中，使机器人能够理解自然语言指令并自主执行复杂操作。2026年世界机器人大会上，小米发布了Xiaomi-Robotics-0 VLA基座模型，中信院发布了"大脑+小脑"异步推理架构，银河通用发布了AstraBrain-Agent智能体架构。传感器系统在VLA模型中提供视觉、触觉、力觉等多模态感知数据，在异步推理架构中实现感知与决策的并行处理。本文系统阐述VLA基座模型与异步推理架构中的传感器关键技术。
VLA基座模型
视觉-语言-动作三模态融合
VLA模型通过视觉编码器、语言编码器、动作解码器的协同工作，将传感器数据转化为机器人动作。视觉传感器通过RGB-D相机获取场景的图像与深度信息，在视觉编码器中编码为视觉特征。语言指令通过分词器编码为语言特征。在VLA模型中，视觉特征与语言特征在Transformer中融合，在动作解码器中生成机器人的动作序列。在2026年，小米Xiaomi-Robotics-0在LIBERO、CALVIN、SimplerEnv三大主流机器人仿真测试中对比30种现有模型排名第一。
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| 1903-机器人传感器在VLA基座模型与异步推理架构中的关键技术.docx | 38K |
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