Trainingsstrategien

Die Integration von Robotics AI in eingebettete Plattformen, insbesondere durch Vision–Language–Action (VLA) Modelle, stellt eine erhebliche Herausforderung dar, da diese Systeme strengen Anforderungen an Rechenleistung, Speicher und Energieverbrauch unterliegen. Um die Effizienz und Reaktionsfähigkeit von Robotern zu verbessern, wird ein asynchroner Inferenzansatz empfohlen, der die parallele Generierung von Aktionen während der Ausführung ermöglicht. Die Autoren heben die Bedeutung hochwertiger Datensätze für das Training hervor, wobei konsistente Aufnahmebedingungen und der Einsatz von Gripper-Kameras entscheidend sind. Zudem wird eine feine Abstimmung der VLA-Modelle durch gezielte Trainingsstrategien und die Berücksichtigung von Überanpassung vorgeschlagen. Die Optimierung auf der NXP i.MX95 Plattform erfolgt durch die Zerlegung des Modells in logische Komponenten sowie durch Quantisierungstechniken, die die Leistung steigern, ohne die Genauigkeit erheblich zu beeinträchtigen. Zukünftige Schritte zielen darauf ab, die Genauigkeit weiter zu verbessern und komplexere Szenarien zu entwickeln, um eine reproduzierbare Methodik für die Implementierung von VLA-Politiken in eingebetteten Robotersystemen zu etablieren.