提出骨架引导的机器人世界模型SkeLAM

研究者提出 SkeLAM，一种骨架引导的潜在动作模型，用于可控机器人世界建模。该方法将潜在动作分解为由机器人骨架监督的运动学分量和保留互补视觉动态的残差分量，并通过跨模态交换重建让 RGB 与骨架运动学表示可互换。 在 DROID 基准上，SkeLAM 相比 DreamDojo 将末端执行器 ADE 降低 19.5%，LPIPS 降低 11.1%。策略评估显示，其预测成功率与真实机器人执行测得的结果一致。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。