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MRO-GWM论文更新至v2

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

先了解这件事

AI 综述

Jens U. Kreber、Lukas Mack和Joerg Stueckler将MRO-GWM论文更新至v2,论文提出一种用物体中心高斯表示学习刚体动作条件动态的世界模型,并报告了仿真与真实场景中的跟踪、预测及仿真操作应用。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    MRO-GWM:刚体动作条件与物体中心高斯泼溅世界模型的学习

    Multi Rigid Object Gaussian World Model(MRO-GWM)通过物体中心高斯表示学习三维刚体的动作条件动态,并根据物体历史状态和未来动作预测其运动。模型在包含多物体动态及机器人末端执行器交互的合成数据集上评估,并用于仿真中的非抓取式操作模型预测控制,以及仿真和真实场景中的物体运动跟踪与预测。

本事件热度走势

还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。