东南大学提出机器人动作生成先验LeaP并开源

2026年10月，东南大学魏秀参团队提出由本体感知驱动的可学习源先验LeaP。该方法通过联合预测初始高斯分布的均值与方差，为机器人动作生成提供状态相关的随机初始化。LeaP总参数量为13.22M，在RoboTwin的15项仿真操作任务中平均成功率达到81.6%，在Franka真实机械臂任务中平均成功率达到80.0%。目前，相关研究论文已被机器人学习会议CoRL 2026接收，且已开源相关代码。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。