Hybrid Particle-Voxel Dynamics for Multimodal 3D World Simulation
在3D体素潜空间里预测动作后果,任意视角渲染并附带触觉,跑到50Hz
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World ModelsRobot Learning
每天挑出值得机器人 / 具身智能研究者看的几篇论文,用大白话讲清楚。Type 1 是能直接拿来用的工作,比如可以当基线、可以借鉴某个模块;Type 2 是方法比较有潜力、可能改变现有做法的论文。
在3D体素潜空间里预测动作后果,任意视角渲染并附带触觉,跑到50Hz
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World ModelsRobot Learning
灵巧手不估位姿、只看目标图像转动物体,真机五物体成功率 80%
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Robot LearningSim-to-Real Project page
把行人和地面语义画进同一张鸟瞰图,RL 策略边躲人边走人行道,零样本上四足
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Legged RobotsSim-to-RealRobot Learning
让大模型当信念空间规划策略,工具认证约束后才动手,移动操作成功率升至77%
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Mobile ManipulationAgentsEmbodied Reasoning Project page
用物体状态和任务进度来监督策略记忆,多分钟厨房任务的最大进度约翻倍
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Mobile ManipulationVLASpatial Memory
VLM 用文字记进度、事件触发才更新,带 VLA 做需要记忆的真机操作
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VLAEmbodied ReasoningRobot Learning Project page
用无动作视频学隐动作来预训练导航世界模型,预测更准、规划略胜 NWM
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World ModelsVisual NavigationRobot Learning CodeProject page
给每个特征配上标定视线,一张全景地图让针孔、鱼眼、360°相机都能定位
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Visual LocalizationMapping Project page
VLM 只画任务相关的铰接草图,规划器出动作,厨房零样本成功率 91%
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Mobile ManipulationArticulated ObjectsAgents
LLM 给技能打「有用分」、价值函数打「能成分」,相乘选动作,真机长程指令执行成功 74%
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Mobile ManipulationEmbodied ReasoningFoundation Models Project page
把扩散噪声当高层动作搜子目标,长时程推T成功率从0.21升到0.77
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World ModelsRobot Learning Project page
把大量机器人回放聚类成行为图,免训练估进度且看失败更省力
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Robot LearningVLA Project page
机器人自查记忆、飞回去重看再选择性改写,问答分从 0.31 升到 0.53
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Spatial MemoryScene Graphs
VLM 语义分与占据几何融成 3D 信念图,引导人形机器人开柜找物
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Mobile ManipulationSpatial MemoryExploration Project page
用冻结特征探针测十种视觉基础模型的空间状态:看得清≠记得住≠用得上
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Foundation ModelsSpatial MemoryWorld Models Project page
编排器自己出题,边训练边撤掉提示里的技能,零技能部署下12个基准都领先
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Agents Code
小模型流式门控决定何时记忆,平面图像记忆加自造工具,让机器人用一天经历答题
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Spatial MemoryAgentsEmbodied Reasoning
G1 人形机器人只靠躯干单目相机躲球:用检测框历史估球位,三阶段课程训练全身闪避
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HumanoidsLocomotionSim-to-Real
靠“先预演、超差即停”的工具层,GPT零样本操作在RoboDojo排第一
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AgentsEmbodied ReasoningMobile Manipulation CodeProject page
物体导航常走到目标旁却不停;先让感知模型报出目标在否与距离,六个基准领先
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Object-Goal NavigationVLABenchmarks Project page
冻结大模型的编程代理靠在线试错写出机器人程序,无示范在多数基准胜过示范训练策略
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AgentsRobot LearningMobile Manipulation Project page
一步动力学加后继特征训练人形全身控制,世界坐标全局误差降约六成
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HumanoidsWorld ModelsRobot Learning Project page
一套开源模型同时给机器人视频打分段字幕和奖励,成本约为顶级 API 的 1/125
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Robot LearningFoundation Models CodeProject page
手持测力夹爪采示教加力位混合全身控制,人形真机成功率80%对26.7%
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HumanoidsMobile ManipulationRobot Learning Project page
用 IMU 精确预测样条控制点的滤波里程计,剧烈跳跃下仍稳,代码开源
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Legged RobotsMappingState Estimation Code
用2.25万条人类第一视角接触标注,考模型“该碰物体哪里”,并把机器人抓取成功率翻倍
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BenchmarksRobot LearningFoundation Models Project page
无人机主动 SLAM:用 λ 旋钮在探索速度与定位精度间取舍,真机全机载验证
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ExplorationMappingVisual Localization
把多臂协同写成 MILP 排程,5 条示教扩成千条无碰撞数据并零样本上真机
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Mobile ManipulationRobot LearningSim-to-Real Project page
单个 PPO 策略按阶段给奖励和价值,真机完成人形搬箱与 Spot 推轮胎
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Mobile ManipulationHumanoidsRobot Learning
没有符合条件的论文。