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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。

2026-05-28 至 2026-05-28 共收录 3 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 具身与机器人 3 篇

2605.27817 2026-05-28 cs.RO cs.AI cs.CV cs.LG 84%

Turning Video Models into Generalist Robot Policies

将视频模型转化为通用机器人策略

Sizhe Lester Li, Evan Kim, Xingjian Bai, Tong Zhao, Tao Pang, Max Simchowitz, Vincent Sitzmann

机构 * MIT(麻省理工学院) CMU(卡内基梅隆大学) Amazon FAR(亚马逊公司)

专题命中 具身与机器人 :world model(abstract);video world model(abstract);world model(abstract);video world model(abstract)

AI总结 提出一种解耦的视频到动作策略VERA,利用无动作视频世界模型和基于机器人雅可比矩阵的逆动力学模型,实现跨本体的零样本机器人控制。

Comments project page: https://vera.csail.mit.edu

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2605.27491 2026-05-28 cs.RO 81%

GE-Sim 2.0: A Roadmap Towards Comprehensive Closed-loop Video World Simulators for Robotic Manipulation

GE-Sim 2.0:迈向机器人操作综合闭环视频世界模拟器的路线图

Boxiang Qiu, Liliang Chen, Yue Liao, Nan Wang, Lintao Wang, Jiayi Luo, Wenzhi Zhao, Shengcong Chen, Di Chen, Ye Li, Chen Gao, Shuicheng Yan, Si Liu, Maoqing Yao, Guanghui Ren

机构 * AgiBot BUAA(北京航空航天大学) LV-NUS Lab(国立大学理工学院实验室) TJU(天津大学)

专题命中 具身与机器人 :world model(abstract);world models(abstract);world model(abstract);world models(abstract)

AI总结 提出GE-Sim 2.0,一种基于动作条件视频生成的闭环视频世界模拟器,通过重新训练数千小时真实机器人数据并新增状态专家、世界裁判和加速框架三个模块,实现高保真动作跟随和轨迹覆盖,在WorldArena排行榜上以2B参数超越专用模型和通用视频生成器,并验证了基于其生成轨迹和奖励训练的策略在真实世界中的有效性。

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2603.09882 2026-05-28 cs.RO cs.AI 71%

Emerging Extrinsic Dexterity in Cluttered Scenes via Dynamics-aware Policy Learning

杂乱场景中通过动力学感知策略学习涌现的外在灵巧性

Yixin Zheng, Jiangran Lyu, Yifan Zhang, Jiayi Chen, Mi Yan, Yuntian Deng, Xuesong Shi, Xiaoguang Zhao, Yizhou Wang, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院) Galbot Peking University(北京大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

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

AI总结 提出动力学感知策略学习框架,通过显式世界建模学习接触诱导物体动力学表示并用于强化学习,使杂乱场景中的外在灵巧性无需手工启发式或复杂奖励塑造即可涌现。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project page: https://pku-epic.github.io/DAPL/

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