论文阅读笔记——Phoenix: A Motion-based Self-Reflection Framework for Fine-grained Robotic Action Correction

Phoenix 论文
传统方法仅通过高层语义调整，但底层仍依赖预训练的子动作；而强化学习在复杂机器人环境中学习效率低，末端执行器位姿调整仅适用于简单规划任务；Phoenix 将多模态大语言模型的语义反思转化为细粒度机器人动作校正，提高泛化能力。

LLaVA-v1.5 + DP

Dual-process Motion Adjustment Mechanism

• Motion Prediction Module（MPM）：利用专家示范数据 $D_e$，和给定观测 O 和任务描述 T，生成初始运动指令 $m_i$