JoyAI-RA 0.1：ロボット自律性のための基盤モデル
arXiv cs.RO / 2026/4/23
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要点
- 同論文は、開放環境でのロボット自律性を高めることを目的とした、ビジョン・ランゲージ・アクション（VLA）のエンボディド基盤モデル「JoyAI-RA 0.1」を提案しています。
- 従来研究の課題として、学習データの多様性不足や、異なるロボットの胴体（エンボディメント）間での汎化が弱い点に焦点を当てています。
- JoyAI-RAは、Webデータ、大規模な一人称の人の手操作動画、シミュレーションで生成した軌道、実ロボットデータを統合するマルチソース・マルチレベルの事前学習を用います。
- 人の操作とロボット制御の間のエンボディメントギャップを埋めるために、明示的なアクション空間の統一を導入し、学習した行動の転移を改善します。
- 著者らは、JoyAI-RAがシミュレーションおよび実環境の双方のベンチマークで、特に汎化要求が大きい多様なタスクにおいて最先端手法を上回ると報告しています。
