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Forschung

Studien

Neue Studien zu Robotik und Physical AI, jeweils mit ihrer Bedeutung für die Branche.

9 Studien
ThemaAlleManipulation 27VLA 22Perception 12Robotics 11Navigation 10Humanoid 9Learning 8Safety 5World Action Models 4Simulation 3Aerial manipulation 2Dexterous manipulation 2Sim-to-Real Manipulation 2Social Navigation 2Vision-Language Navigation 2World models 2World-action model 23D Assembly 13DGS dataset 15G Simulation 1AMR Operations 1Active vision manipulation 1Adaptive MPC 1Adaptive action horizons 1Adaptive intervention 1Aerial 1Aerial Manipulation 1Aerial navigation 1Agricultural Robotics 1Articulation Estimation 1Autonomous Driving 1Autonomous Exploration 1Battery-aware RL 1Belief-space planning 1Bimanual Manipulation 1Byzantine localization 1Canal inspection 1Co-speech Humanoid 1Compositional Manipulation 1Construction navigation 1Contact-Rich Manipulation 1Contact-rich Manipulation 1Continuum sensing 1Curriculum RL 1Dexterous Manipulation 1Distributed Manipulation 1Distribution Shift 1Driving Simulation 1Efficient VIO 1Egocentric data 1Egocentric video 1Embodied Agents 1Embodied policy 1Empowerment MPC 1Endoscopic navigation 1Endovascular robotics 1Event-camera VO 1Exoskeletons 1Failure recovery 1Federated 3D Perception 1Fisheye detection 1Floorplan SLAM 1Geometry-aware manipulation 1Grasping 1Grounding 1Humanoid Control 1Humanoid RL 1Humanoid Tool Use 1Humanoid control 1Humanoid loco-manipulation 1Humanoid safety 1Imitation Learning 1JEPA World Models 1Lab automation 1Laboratory Manipulation 1Latent World Models 1Legged Manipulation 1LiDAR Security 1Lifelong RL 1Locomotion 1MAPF 1MAV guidance 1Manipulation LfD 1Manipulation Safety 1Marine simulation 1Memory-centric VLA 1Miniature Locomotion 1Mining Perception 1Mobile manipulation 1Model-based RL 1Monocular SSC 1Motion Planning 1Multi-Agent RL 1Multi-Robot Exploration 1Multi-Robot Manipulation 1Multi-UAV Exploration 1Multi-UAV State Estimation 1Multi-agent RL 1Multi-agent motion planning 1Multi-camera odometry 1Multi-fidelity RL 1Multi-robot manipulation 1Multi-skill Manipulation 1Multi-view perception 1Multimodal simulation 1Navigation & Mapping 1Object Pose Estimation 1Object Search 1Panoramic 3D Detection 1Panoramic segmentation 1Pedestrian tracking 1PersonNav 1Planning 1Policy 1Policy Optimization 1Preference Learning 1Quadruped locomotion 1Real-time VLA 1Real-to-sim 1Representation alignment 1Robot-Use Agents 1Runtime Verification 1Safe Generative Planning 1Safe RL-MPC 1Safe VLA 1Safety monitoring 1Safety-critical control 1Sim-to-real Navigation 1Sim-to-real manipulation 1Simulation geometry 1Skill Discovery 1Social navigation 1Soft Pneumatic Actuators 1Soft manipulation 1Sonar SLAM 1Streaming 3D reconstruction 1Submovement decomposition 1Surgical robotics 1Tactile 1Tactile Exploration 1Tactile VLA 1Temporal manipulation 1Terrain traversability 1Text-to-3D Policy 1Tool Co-Design 1Trajectory Correction 1Traversability 1UAV Navigation 1UAV Swarms 1UAV traffic monitoring 1Underwater Robotics 1Underwater active mapping 1Underwater perception 1Unified world-action model 1VLA Conditioning 1VLA Defense 1VLA Robustness 1VLA evaluation 1VLA manipulation 1VLA robustness 1Video world models 1Visual Generalization 1Visual Grounding 1Visual Reward Models 1Visuomotor Fusion 1Visuotactile manipulation 1World Models 1World-Action Models 1
NiveauAlleEinstiegFortgeschrittenExperten
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Gefiltert nach Technologie Feinmanipulation, zurücksetzen
arXiv
ManipulationExperten

AutoBio+: Benchmarking Dexterous Manipulation with Dynamic Experimental Phenomena in Realistic Laboratories

Xuanye Wu, Yue Shi, Yongcan Yang, Yiqun Wang, Zhaoqi Wan, Dayu Xia, Jiezhang Cao, Xiangfei Li, Yao Mu, Guangtao Zhai

Automating biological laboratories requires robots to perform dexterous tool interactions under realistic visual conditions while handling dynamic experimental phenomena, presenting significant challenges for robotic manipulation. To enable systematic evaluation under these conditions, we introduce AutoBio+, a simulation benchmark and framework for dexterous manipulation in realistic biological laboratory environments.

Feinmanipulation
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arXiv
ManipulationExperten

Human2Dex: Dexterous Robot Learning from Wrist-Centric Human Demonstrations

Jiachen Zhang, Yuanyuan Li, Shaqi Luo

Collecting dexterous manipulation demonstrations for each robot hand requires repeated task-specific data acquisition. We ask whether one shared corpus of natural human demonstrations can instead serve as a reusable data interface for different dexterous hands, without collecting task demonstrations on each target robot.

Feinmanipulation
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arXiv
VLAExperten

Beyond Actions: Learning Future Operation Targets for Vision-Language-Action Models

Min Lin, Bokai Zhou, Jianqi Lin, Kaiyuan Yang, Yicheng Chang, Junjie Yu, Xiaofan Liu, Jianhua Han, Rui Li, Shen Zhao, Xiaodan Liang

Actions specify what a robot should execute, but do not describe what those commands will achieve. Vision-language-action (VLA) policies nevertheless learn primarily by predicting action chunks from images, language, and state.

VLAFeinmanipulation
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arXiv
Dexterous manipulationExperten

PointWAM: 3D-Weltaktionsmodell sagt Szenen- und Handbewegungen gemeinsam voraus

Chunghyun Park, Beomjun Kim, Seungcheol Park, Heeseung Kwon, Yashu Shukla, Seunghoon Sim, Jinwoo Shin, Minsu Cho

PointWAM ist ein Preprint, das die Welt in Szene und Hände zerlegt und beide als 3D-Punkttrajektorien in einem gemeinsamen Raum-Zeit-Koordinatensystem vorhersagt. Auf zehn DexJoCo-Aufgaben erreicht das Modell 69,0 Prozent Erfolgsrate und übertrifft die stärkste Baseline um 11,7 Prozentpunkte; Vortraining auf 1,15 Millionen menschlichen Demonstrationsvideos liefert einen Gewinn von 56,9 Prozentpunkten gegenüber Training von Grund auf. Damit zeigt der Ansatz, dass gemeinsame 3D-Weltmodellierung und menschenbasiertes Vortraining geschickte Manipulation deutlich verbessern können.

Feinmanipulation
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arXiv
Dexterous ManipulationFortgeschritten

DexJoCo-X benchmarkt Aktionsrepräsentationen für sieben dexteröse Hände

Xiangwei Jiang, Yao Mu, Lixin Duan, Wen Li

In diesem Preprint stellen die Autoren DexJoCo-X vor, ein Benchmark- und Toolkit für den kontrollierten Vergleich von Aktionsrepräsentationen über sieben dexteröse Hände, sechs Aufgaben und 2.100 ausbalancierte Demonstrationen. Zentrale Erkenntnis: Unter gemeinsamem Training einer Being-H0.5-Policy erreichen funktionsausgerichtete Aktionsslots 47,7 % mittleren Erfolg, nahezu gleichauf mit nativen Koordinaten (47,0 %), während gelernte Latenträume (DexLatent) auf 33,1 % abfallen. Damit wird belegt, dass die Repräsentationswahl vom gesamten Lernsystem abhängt und nicht isoliert betrachtet werden kann.

Feinmanipulation
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arXiv
Dexterous manipulationExperten

FlashDexRetarget: Gemeinsames RL-Retargeting beschleunigt Datengenerierung für geschickte Manipulation

Kyungmin Lee, Sibeen Kim, Dongyoon Hwang, Yoonsang Oh, Donghu Kim, Youngdo Lee, I Made Aswin Nahrendra, Jaegul Choo, Hojoon Lee

FlashDexRetarget ist ein als Preprint veröffentlichter RL-Ansatz, der menschliche Hand-Objekt-Demonstrationen mit einer einzigen referenzkonditionierten Policy gemeinsam auf Roboterhände überträgt. Auf einem Benchmark aus 50 Bewegungen erreicht das Framework mit XHand 90 Prozent Erfolg nach dem SPIDER-Kriterium bei 29 GPU-Stunden, während CHORD 46 Prozent bei 2.847 GPU-Stunden erreicht. Damit amortisiert es die Retargeting-Kosten über viele Demonstrationen und erzeugt physisch plausible Roboterdaten für das Training geschickter Manipulation.

Feinmanipulation
Sharpa
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arXiv
World-Action ModelsExperten

DEWO: Weltmodell-Optimierung aus direkter Erfahrung für World-Action Models

Xiangcheng Zhan, Zirui Chen, Yicheng Zhao, Ziteng Gao, Shuo Yang

Das Preprint stellt Direct Experience World-Model Optimization (DEWO) vor, ein Post-Deployment-Lernverfahren für World-Action Models, das neben Aktionsimitation auch visuelle Vorhersagen aus beobachteten Interaktionsverläufen aktualisiert. In fünf DexJoCo-Aufgaben verbessert DEWO den durchschnittlichen Erfolg über alle drei getesteten WAM-Formulierungen; auf echten Roboterplattformen steigt der Erfolg in Zellen mit mindestens einem anfänglichen Erfolg von 51,0 % auf 71,7 %. Damit wird Weltmodellierung zu einem aktiven Teil der Anpassung nach dem Einsatz.

Feinmanipulation
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Themenseiten

Manipulation 6VLA 4World Action Models 5Aerial manipulation 3Dexterous manipulation 3Sim-to-Real Manipulation 3Social Navigation 3

Die Studien stammen aus den Robotik-Feeds von arXiv. Solange unsere Zusammenfassung fehlt, erscheinen die ersten Zeilen des Abstracts.