論文の概要: Causal World Modeling for Robot Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21998v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 17:07:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:50.027175
• Title: Causal World Modeling for Robot Control
• Title（参考訳）: ロボット制御のための因果世界モデリング
• Authors: Lin Li, Qihang Zhang, Yiming Luo, Shuai Yang, Ruilin Wang, Fei Han, Mingrui Yu, Zelin Gao, Nan Xue, Xing Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu,
• Abstract要約: ビデオワールドモデルは、アクションと視覚力学の因果関係を理解することによって、近い将来に想像できる能力を提供する。 本稿では,フレーム予測とポリシ実行を同時に学習する自動回帰拡散フレームワークLingBot-VAを紹介する。 シミュレーションベンチマークと実世界のシナリオの両方でモデルを評価したところ、長距離操作、ポストトレーニングにおけるデータ効率、新しい構成への強力な一般化性などに大きな可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.31803788587547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work highlights that video world modeling, alongside vision-language pre-training, establishes a fresh and independent foundation for robot learning. Intuitively, video world models provide the ability to imagine the near future by understanding the causality between actions and visual dynamics. Inspired by this, we introduce LingBot-VA, an autoregressive diffusion framework that learns frame prediction and policy execution simultaneously. Our model features three carefully crafted designs: (1) a shared latent space, integrating vision and action tokens, driven by a Mixture-of-Transformers (MoT) architecture, (2) a closed-loop rollout mechanism, allowing for ongoing acquisition of environmental feedback with ground-truth observations, (3) an asynchronous inference pipeline, parallelizing action prediction and motor execution to support efficient control. We evaluate our model on both simulation benchmarks and real-world scenarios, where it shows significant promise in long-horizon manipulation, data efficiency in post-training, and strong generalizability to novel configurations. The code and model are made publicly available to facilitate the community.
• Abstract（参考訳）: この研究は、視覚言語による事前学習とともに、ビデオワールドモデリングがロボット学習の新しい独立基盤を確立することを強調している。 直感的には、ビデオワールドモデルは行動と視覚力学の因果関係を理解することによって、近い将来を想像する能力を提供する。 そこで本研究では,フレーム予測とポリシ実行を同時に学習する自動回帰拡散フレームワークLingBot-VAを紹介する。 提案モデルでは,(1)共有潜時空間,(1)混合変圧器(MoT)アーキテクチャによって駆動される視覚と行動トークンの統合,(2)クローズドループのロールアウト機構,(3)非同期推論パイプライン,並列化動作予測,およびモータ実行による効率的な制御を支援する。 シミュレーションベンチマークと実世界のシナリオの両方でモデルを評価したところ、長距離操作、ポストトレーニングにおけるデータ効率、新しい構成への強力な一般化性などにおいて大きな期待が得られた。 コードとモデルは、コミュニティを促進するために公開されています。

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