Robotics Sim-to-Real Affordance Motion Planning
摘要

本文提出一种基于功能供性识别与动作效果预测的操作规划系统。该系统以视觉形式推演可能未来,利用多模态目标匹配模块,通过预测结果与运行时文本目标的一致性来评估候选计划。即使物体被遮挡或初始描述失效,系统仍能追踪其位置并生成行动计划。此外,引入图像转换模块,将具有不同形状和外观的真实世界状态图像转化为一致视觉效果,以促进物理机器人环境下的操作规划。实验在仿真与硬件上验证了各模块性能及集成系统的规划能力。

AI 推荐理由

论文核心提出基于功能供性的操作规划系统,通过预测未来状态评估候选计划,属规划领域核心研究。

研究机构
未提供
论文信息
作者 Solvi Arnold, Rin Karashima, Tadashi Adachi, Takafumi Mochizuki, Kimitoshi Yamazaki
发布日期 2026-07-13
arXiv ID 2607.11004
相关性评分 9/10 (高度相关)