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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26848v2
• Date: Fri, 01 May 2026 12:48:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 13:37:10.924833
• 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
• Authors: Yuxuan Tian, Yurun Jin, Bin Yu, Yukun Shi, Hao Wu, Chi Harold Liu, Kai Chen, Cong Huang,
• Abstract要約: STARRYは、空間的時間的予測と行動生成を整合させる世界モデル強化アクションジェネレーションポリシーである。 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。 これらの結果は,ロボット操作の空間的・時間的要求に対する行動中心型時空間世界モデリングの有効性を示す。
• 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 requires reasoning about future spatial-temporal interactions and geometric constraints, yet existing Vision-Language-Action (VLA) policies often leave predictive representation weakly coupled with action execution, causing failures in tasks requiring precise spatial-temporal coordination. We propose STARRY, a world-model-enhanced action-generation policy that aligns spatial-temporal prediction and action generation by jointly denoising future spatial-temporal latents and actions through a unified diffusion process. To bridge 2D visual tokens and 3D metric control, STARRY introduces Geometry-Aware Selective Attention Modulation (GASAM), which converts 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 across 50 bimanual tasks. Real-world experiments show that STARRY improves average success from 42.5% to 70.8% compared with $π_{0.5}$. These results demonstrate the effectiveness of action-centric spatial-temporal world modeling for spatially and temporally demanding robotic manipulation.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作は将来の空間的時間的相互作用と幾何学的制約の推論を必要とするが、既存のビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)ポリシーは、予測表現とアクションの実行が弱く結合し、正確な空間的時間的調整を必要とするタスクでは失敗する。 本稿では,空間的時間的予測と行動生成を協調的に記述し,統合拡散過程を通じて行動と行動とを協調的に認知する,世界モデルによる行動生成政策であるSTARRYを提案する。 2Dビジュアルトークンと3Dメトリックコントロールをブリッジするために、STARRYはGeometry-Aware Selective Attention Modulation (GASAM)を導入した。 RoboTwin 2.0 では、STARRY は 93.82% / 93.30% の平均的な成功を、クリーンでランダムな設定で達成している。 実世界の実験では、STARRYは平均的な成功を42.5%から70.8%に改善している。 これらの結果は,ロボット操作の空間的・時間的要求に対する行動中心型時空間世界モデリングの有効性を示す。

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