机器人 / 具身智能

Mask World Model: Predicting What Matters for Robust Robot Policy Learning

遮罩世界模型：为鲁棒机器人策略学习预测重要的内容

Yunfan Lou, Xiaowei Chi, Xiaojie Zhang, Zezhong Qian, Chengxuan Li, Rongyu Zhang, Yaoxu Lyu, Guoyu Song, Chuyao Fu, Haoxuan Xu, Pengwei Wang, Shanghang Zhang

机构 * Peking University, Beijing, China ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China ； National University of Singapore, Singapore ； The Hong Kong University of Science ； Nanjing University, Nanjing, China 纠错

专题命中 机器人学习 ：world model(title,summary_cn)；robot policy(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Mask World Model，通过预测语义遮罩而非像素，提升机器人策略学习的鲁棒性与泛化能力，实验证明其在仿真和现实任务中均优于现有方法。

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OmniUMI: Towards Physically Grounded Robot Learning via Human-Aligned Multimodal Interaction

OmniUMI: 通过人对齐的多模态交互实现物理基础的机器人学习

Shaqi Luo, Yuanyuan Li, Youhao Hu, Chenhao Yu, Chaoran Xu, Jiachen Zhang, Guocai Yao, Tiejun Huang, Ran He, Zhongyuan Wang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； MAIS & NLPR, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 OmniUMI通过人对齐的多模态交互实现物理基础的机器人学习，整合视觉、触觉和力觉数据，提升接触密集操作的性能。

Rodrigues Network for Learning Robot Actions

罗德里格斯网络用于学习机器人动作

Jialiang Zhang, Haoran Geng, Yang You, Congyue Deng, Pieter Abbeel, Jitendra Malik, Leonidas Guibas

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出罗德里格斯网络，通过引入运动学先验知识提升机器人动作学习性能，验证了其在动作预测和手部重建中的有效性。

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