論文の概要: World Models for Robotic Manipulation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.00113v1
• Date: Wed, 27 May 2026 05:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 15:59:20.364349
• Title: World Models for Robotic Manipulation: A Survey
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのための世界モデル:サーベイ
• Abstract要約: ロボット操作のための世界モデルについて3つの質問を通して調査する。 我々は,世界モデルを行動条件付き予測システムとして運用的に定義する。 合成経験生成、候補フィルタリング、検索に基づく評価、学習環境、結果検証などのインフラの役割を特徴付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.864774708923147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic manipulation depends on the ability to anticipate how actions reshape objects, contacts, and scene geometry before execution. Learned world models provide this capability by predicting task-relevant future evolution under robot intervention, yet the term now spans latent dynamics models, action-conditioned video generators, three- and four-dimensional scene predictors, physics-informed simulators, and predictive modules inside vision-language-action systems. This breadth has fragmented the literature and obscured the design choices that matter for manipulation. We survey world models for robotic manipulation through three questions: what future representation is predicted, how prediction is connected to action, and when prediction is used in the robot-learning pipeline. We operationally define a world model as an action-conditioned predictive system and distinguish it from perception modules, inverse models, policies, rewards, and value functions. We then organize existing work into five representation families, develop a functional taxonomy that separates integrated prediction-action models from explicit predictive planners, and characterize infrastructure roles including synthetic experience generation, candidate filtering, search-based evaluation, learned environments, and outcome verification. We further map these roles across pretraining, post-training, and inference adaptation, review 34 manipulation datasets, and synthesize evaluation protocols for predictive fidelity, task performance, and simulator reliability. This survey shows that world models are evolving from task-specific dynamics predictors into predictive infrastructure for robot learning, while exposing open challenges in contact modeling, hallucination control, action alignment, and benchmarking under closed-loop use.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作は、動作が実行前にオブジェクト、連絡先、シーン幾何学をどのように形成するかを予測する能力に依存する。 学習された世界モデルは、ロボット介入下でのタスク関連将来の進化を予測することによって、この能力を提供するが、現在では、潜時力学モデル、アクション条件付きビデオジェネレータ、3次元および4次元シーン予測器、物理インフォームドシミュレータ、視覚言語アクションシステム内の予測モジュールにまたがっている。 この広さは文学を断片化し、操作に重要な設計上の選択を曖昧にした。 ロボット操作のための世界モデルについて,未来表現が予測されるか,行動とどのように結びつくのか,ロボット学習パイプラインでいつ予測されるのか,という3つの質問を通じて調査する。 我々は、世界モデルを行動条件付き予測システムとして運用的に定義し、認識モジュール、逆モデル、ポリシー、報酬、価値関数と区別する。 次に、既存の作業を5つの表現ファミリーに分類し、統合予測モデルと明確な予測プランナーを分離する機能分類を開発し、合成経験生成、候補フィルタリング、検索に基づく評価、学習環境、結果検証を含むインフラストラクチャーの役割を特徴付ける。 さらに、これらの役割を事前訓練、訓練後、推論適応、34の操作データセットのレビュー、予測忠実度、タスクパフォーマンス、シミュレータの信頼性の評価プロトコルの合成などにわたってマッピングする。 この調査は、世界モデルがタスク固有のダイナミクス予測器からロボット学習の予測基盤へと進化しつつあり、接触モデリング、幻覚制御、アクションアライメント、クローズドループ使用時のベンチマークといったオープンな課題を明らかにしていることを示している。

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