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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。

2026-03-18 至 2026-03-18 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

2603.16669 2026-03-18 cs.RO cs.CV 85%

Kinema4D: Kinematic 4D World Modeling for Spatiotemporal Embodied Simulation

Kinema4D: 用于空间时间具身模拟的运动学4D世界建模

Mutian Xu, Tianbao Zhang, Tianqi Liu, Zhaoxi Chen, Xiaoguang Han, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University(南洋理工大学S-Lab) SSE, CUHKSZ(香港中文大学深圳校区SSE)

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

AI总结 本文提出Kinema4D,一种基于动作条件的4D生成机器人模拟器,通过精确的4D机器人控制表示和环境反应的生成建模,实现了高精度的空间时间交互模拟,并首次展示零样本迁移能力。

Comments Project page: https://mutianxu.github.io/Kinema4D-project-page/

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2603.16086 2026-03-18 cs.RO cs.AI cs.CV cs.SD 73%

Towards the Vision-Sound-Language-Action Paradigm: The HEAR Framework for Sound-Centric Manipulation

迈向视觉-声音-语言-动作范式:用于以声音为中心的操作的HEAR框架

Chang Nie, Tianchen Deng, Guangming Wang, Zhe Liu, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University and Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services(自动化与智能感知学院,上海交通大学,导航与基于位置的服务重点实验室) Department of Engineering, Cambridge University(工程系,剑桥大学)

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

AI总结 本文提出HEAR框架,通过整合声音、视觉、语言和本体感知,解决实时声音中心操作中的关键声音遗漏问题,强调因果持续性和显式时间学习的重要性。

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