robotpaper.challenge

ロボティクス分野のトレンド把握&作成,トップ会議のサーベイ、投稿を行っています．学生,社会人,誰でも参加可能です．

HP : : [email protected]

[Hirokatsu Kataoka | 片岡裕雄 @HirokatuKataoka]

Please come and join our VGI workshop! We'd love to discuss the future of Visual Intelligence with you and explore its potential as the next major trend in AI.

#CVPR2026 @CVPR

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

💻 https://t.co/k3bAY7cppt
📄 https://t.co/REtyxtLtcb
🌐 https://t.co/zqwg6Ad0AC

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

🚀 RoboManipBaselines (RMB) v3 released

An open-source framework for imitation learning in robotic manipulation.

🔗 data → training → rollout
🌍 sim + real robots
🧩 vision / 3D / tactile / language
🚀 π0 / GR00T (VLA)

🎥 https://t.co/P3nb3FlGH9

[Hirokatsu Kataoka | 片岡裕雄 @HirokatuKataoka]

We've released the ICCV 2025 Report!
https://t.co/WoQKQqQnTz

Compiled during ICCV in collaboration with LIMIT.Lab, cvpaper.challenge, and Visual Geometry Group (VGG), this report offers meta insights into the trends and tendencies observed at this year's conference.

#ICCV2025

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

@shosakaino 確認漏れていました。申し訳ありません！修正しました！

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

#CoRL2025 （9/27-9/30, Seoul）でのサーベイ資料を公開しました！
✔️ 最新の研究動向
✔️ 個人的な気づき
✔️ 気になった論文のサマリ
SpeakerDeckで見られます👇
https://t.co/sk2DAY0CGY

[Hirokatsu Kataoka | 片岡裕雄 @HirokatuKataoka]

We organized the "Cambridge Computer Vision Workshop" at the University of Cambridge together with @elliottszwu, @gatheluck, and LIMIT.Lab! It was a fantastic workshop featuring presentations, networking, and discussions.
https://t.co/6uLy3aCLvr

[Tetsuya Ogata / 尾形哲也 @tetsuyaogata1]

産総研でのロボット基盤モデルPJにおける成果です。
「双腕ロボットAIの開発を支援するデータセットを無償公開」
https://t.co/QF6wN9t3HG

[Tetsuya Ogata / 尾形哲也 @tetsuyaogata1]

ロボット学会の特別講演、森山さん（ @kmoriyama ）がまとめてくれました。いつもながら早い。
https://t.co/GkOGo0dNhl

[日経サイエンス @NikkeiScience]

産総研、双腕ロボットのAI向け学習データ　企業の研究開発を後押し - 日本経済新聞 https://t.co/X6ZSJilB4E

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

🚀Vision-Language-Action model (VLA)に関するサーベイ論文を公開しました！
✔️ 学習手法の整理
✔️ データセット設計のまとめ
✔️ 最新の研究動向
TechRxivで読めます👇
🔗https://t.co/Za7NFMKgjn

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

Thanks to a unified internal design, switching between robots, imitation learning methods, action/observation data, and teleoperation devices is now seamless! Supports simulation of mobile manipulators and dual-arm humanoids - significantly expanding the range of use cases!

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

We've released Version 2 of RoboManipBaselines - a unified software platform to benchmark the latest imitation learning methods (SARNN, ACT, DiffusionPolicy) on both simulated and real-world robots!

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

🚀 Project Page: https://t.co/zqwg6AcsL4
📝 GitHub: https://t.co/k3bAY7bRzV
🤗 Hugging Face: https://t.co/zo8qtIrs9z

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

統一的な内部実装により、ロボット・模倣学習手法・アクション／観測データ・操縦デバイスの切り替えがシンプルに！モバイルマニピュレータや双腕ヒューマノイドのシミュレーションも可能になり、ユースケースが大きく広がりました！

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

最新の模倣学習（SARNN, ACT, DiffusionPolicy）をシミュレーションや実世界のロボットで再現検証できるソフトウェア "RoboManipBaselines" の Version 2 を公開しました！
🚀 Project Page: https://t.co/zqwg6Ad0AC
📝 GitHub: https://t.co/k3bAY7cppt
🤗 Hugging Face: https://t.co/zo8qtIrZZ7

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

Github repository: https://t.co/k3bAY7cppt

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

We have released RoboManipBaselines, software that allows you to easily try and validate state-of-the-art imitation learning (SARNN, ACT, and DiffusionPolicy) on simulations and real-world robots! Some training datasets and trained models are also available!

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

最新の模倣学習 (SARNN, ACT, DiffusionPolicy) をシミュレーションや実世界のロボットで簡単に再現検証できるソフトウェア "RoboManipBaselines" を公開しました！学習データセットや学習済みモデルも一部公開しています！
Githubリポジトリ： https://t.co/k3bAY7cppt

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

昨年のメタサーベイ資料はこちら：
https://t.co/t027wztkgE
この他にもCoRL, IROS, ICRAなどのサーベイ資料を公開しています．
https://t.co/y7tYFfQ5Ez

[robotpaper.challenge @robotpaper_c]

昨日掲載された日経XTECHのインタビュー記事が総合ランキング上位になっているようです！昨年公開したメタサーベイ資料を取り上げていただきました．
https://t.co/9yPkqJ896D