論文の概要: AirScape: An Aerial Generative World Model with Motion Controllability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08885v1
- Date: Thu, 10 Jul 2025 16:05:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-15 18:48:21.758152
- Title: AirScape: An Aerial Generative World Model with Motion Controllability
- Title（参考訳）: AirScape:モーションコントロール機能を備えた空気発生型世界モデル
- Authors: Baining Zhao, Rongze Tang, Mingyuan Jia, Ziyou Wang, Fanghang Man, Xin Zhang, Yu Shang, Weichen Zhang, Chen Gao, Wei Wu, Xin Wang, Xinlei Chen, Yong Li,
- Abstract要約: 今回紹介するAirScapeは、6自由度空域エージェント用に設計された世界初の世界モデルだ。
AirScapeは、現在の視覚入力と動きの意図に基づいて、将来の観測シーケンスを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.61988801846755
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How to enable robots to predict the outcomes of their own motion intentions in three-dimensional space has been a fundamental problem in embodied intelligence. To explore more general spatial imagination capabilities, here we present AirScape, the first world model designed for six-degree-of-freedom aerial agents. AirScape predicts future observation sequences based on current visual inputs and motion intentions. Specifically, we construct an dataset for aerial world model training and testing, which consists of 11k video-intention pairs. This dataset includes first-person-view videos capturing diverse drone actions across a wide range of scenarios, with over 1,000 hours spent annotating the corresponding motion intentions. Then we develop a two-phase training schedule to train a foundation model -- initially devoid of embodied spatial knowledge -- into a world model that is controllable by motion intentions and adheres to physical spatio-temporal constraints.
- Abstract（参考訳）: ロボットが3次元空間における自身の動きの意図を予測できるようにする方法は、インテリジェンスを具現化する上で基本的な問題であった。
より一般的な空間的想像力を探求するために、ここでは6自由度空域エージェント用に設計された世界初の世界モデルであるAirScapeを紹介する。
AirScapeは、現在の視覚入力と動きの意図に基づいて、将来の観測シーケンスを予測する。
具体的には、1万1千対のビデオ意図対からなる航空世界モデルトレーニングとテストのためのデータセットを構築した。
このデータセットには、さまざまなシナリオにわたる多様なドローンアクションを1対1でキャプチャするビデオが含まれている。
次に,まず空間知識の具体化を欠いた基礎モデルを,運動意図によって制御され,時空間的制約に固執する世界モデルに訓練するための2段階のトレーニングスケジュールを開発する。
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