RoboCoach: Weltmodelle als aktive Coaches für kompositionale Roboterfähigkeiten
RoboCoach ist ein Preprint und beschreibt ein Framework, das mit dem aktionskonditionierten Weltmodell CoachWorld imaginierte Fehlschläge in langfristigen Manipulationsaufgaben lokalisiert und daraus gezielte Demonstrationsanfragen sowie LoRA-Updates für die zuständigen Skill-Experten ableitet. In Simulation und auf zwei echten Roboterplattformen steigt die Erfolgsrate mit 150 zusätzlichen Teilaufgaben-Demonstrationen von 13,3 % auf 75,0 % beim Franka und von 40,0 % auf 83,8 % beim AgileX, während eine gleichmäßige Datenerfassung mit gemeinsamem Adapter nur 30,0 % bzw. 47,5 % erreicht. Die Arbeit zeigt, dass Weltmodelle nicht nur simulieren, sondern als aktive Coaches entscheiden können, welche wiederverwendbare Fähigkeit als Nächstes gelernt werden soll.