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EmbodiedMAE：统一的3D多模态表示用于机器人操控

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内容提要

本研究提出了一种新型多模态掩码自编码器EmbodiedMAE，旨在缩小机器人操控中训练数据与实际任务之间的领域差距。该模型通过学习RGB、深度和点云表示，在DROID-3D数据集上进行训练，实验结果显示其在70个仿真任务和20个现实任务中表现优异，展现出良好的桌面操控应用潜力。

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标签

DROID-3D 多模态 掩码自编码器 机器人 机器人操控 领域差距
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