論文の概要: STARRY: Spatial-Temporal Action-Centric World Modeling for Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26848v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 16:13:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.484474
• Title: STARRY: Spatial-Temporal Action-Centric World Modeling for Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: STARRY:ロボットマニピュレーションのための時空間行動中心世界モデリング
• Abstract要約: 本稿では,時空間予測と行動生成とを一致させる世界モデル強化アクション生成ポリシーSTARRYを提案する。 RoboTwin 2.0では、STARRY 93.82% / 93.30%がクリーンでランダムな設定で成功している。 実世界の実験は平均的な成功を42.5%から70.8%に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.24537271257149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Robotic manipulation critically requires reasoning about future spatial-temporal interactions, yet existing VLA policies and world-model-enhanced policies do not fully model action-relevant spatial-temporal interaction structure. We propose STARRY, a world-model-enhanced action-generation policy that aligns spatial-temporal prediction with action generation. STARRY jointly denoises future spatial-temporal latents and action sequences, and introduces Geometry-Aware Selective Attention Modulation to convert predicted depth and end-effector geometry into token-aligned weights for selective action-attention modulation. On RoboTwin 2.0, STARRY achieves 93.82% / 93.30% average success under Clean and Randomized settings. Real-world experiments further improve average success from 42.5% to 70.8% over $π_{0.5}$, demonstrating the effectiveness of action-centric spatial-temporal world modeling for spatial-temporally demanding robotic action generation.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作は、将来的な時空間相互作用の推論を必要とするが、既存のVLAポリシーと世界モデル強化ポリシーは、行動関連時空間相互作用構造を完全にモデル化していない。 本稿では,時空間予測と行動生成とを一致させる世界モデル強化アクション生成ポリシーSTARRYを提案する。 STARRYは、将来の時空間潜時と行動シーケンスを共同で識別し、予測深度と終端エフェクター幾何をトークン整列重みに変換するGeometry-Aware Selective Attention Modulationを導入する。 RoboTwin 2.0では、クリーンでランダムな設定で平均93.82% / 93.30%の成功を達成した。 実世界の実験は平均的な成功を42.5%から70.8%$π_{0.5}$に改善し、空間的時間的ロボット行動生成のためのアクション中心の時空間世界モデリングの有効性を実証した。

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