arXiv cs.RO· Zhidong Wang, Zirui Li, Haoran Xu, Yujie Yan, Zitong Shan, Jingsong Liang, Han Yu, Chen Lv·· 8 天前AI 评分67
Hourglass：用本体无关世界模型耦合可微自运动实现跨本体运动规划
Cross-Embodiment Motion Planning by Coupling Body-Agnostic World Model with Differentiable Ego-Dynamics
AI 导读
论文提出 Hourglass 架构，将跨本体运动规划拆分为本体无关的世界模型与各机器人可微的自运动模板，两者仅通过相机自运动接口耦合。在五种运动类型的七台仿真机器人上，该通用策略成功率比同一世界模型上的模仿学习和扩散策略基线高 3.8–10.6 个百分点，无需专门训练即可匹配各机器人专用策略，并接近参数条件 MPPI 教师 1.4–2.8 个百分点。
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