LEARNING开放获取
点跟踪改进世界动作模型
Jiarui Guan, Wenshuai Zhao, Yue Pei, Ziliang Chen, Arno Solin, Juho Kannala
2026
摘要
提出JOPAT,一种联合像素与跟踪的世界动作模型,通过预测2D点轨迹和可见性来捕捉长期动态,对遮挡和离屏运动鲁棒。在LIBERO和LeRobot任务上,相比纯像素模型性能显著提升。
关键词
world-action modelpoint trackingdiffusion transformerrobot policy learningocclusion robustness
相关论文
LEARNING
开放获取📊 1 引用
面向学习与规划的并行可微可达性:具有认证神经动力学与控制器的系统
Keyi Shen, Glen Chou
2026
LEARNING
📊 0 引用
人工智能增强的智能焊接岛:基础模型革新制造业
Xiwei Wu, Wei Wu, Qiqi Chen 等 9 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
LEARNING
📊 0 引用
基于深度强化学习和动态图神经网络的多任务机器人调度代理
Hedi Boukamcha, Anas Neumann, Monia Rekik 等 6 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026
LEARNING
📊 0 引用
基于微调与AAS增强检索的LLM驱动自动化DFA评估
Jiaxin Liu, Xiaofeng Zhou, Suyang Yu 等 8 位作者
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026