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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-03-16 至 2026-03-16 共收录 2 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 具身与机器人 2 篇

2512.01550 2026-03-16 cs.RO cs.CV 88%

NavForesee: A Unified Vision-Language World Model for Hierarchical Planning and Dual-Horizon Navigation Prediction

NavForesee: 一种统一的视觉-语言世界模型用于分层规划和双时间尺度导航预测

Fei Liu, Shichao Xie, Minghua Luo, Zedong Chu, Junjun Hu, Xiaolong Wu, Mu Xu

机构 * Alibaba Group(阿里巴巴集团)

专题命中 具身与机器人 :world model(title,abstract);world model(title,abstract);分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 NavForesee通过统一的视觉-语言模型实现分层规划和双时间尺度导航预测,结合任务分解与环境预测,提升复杂场景下的导航能力。

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2512.18396 2026-03-16 cs.RO 69%

AOMGen: Photoreal, Physics-Consistent Demonstration Generation for Articulated Object Manipulation

AOMGen: 为关节物体操控生成逼真、物理一致的演示

Yulu Wu, Jiujun Cheng, Haowen Wang, Dengyang Suo, Pei Ren, Qichao Mao, Shangce Gao, Yakun Huang

专题命中 具身与机器人 :world-model(abstract);world-model(abstract);分类 cs.RO

AI总结 本文提出AOMGen框架,通过单次真实扫描、演示和数字资产库生成逼真训练数据,提升机器人操控任务的成功率。

Comments Accepted by CVPR Findings2026

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