論文の概要: SkillDiffuser: Interpretable Hierarchical Planning via Skill Abstractions in Diffusion-Based Task Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11598v3
• Date: Thu, 28 Mar 2024 16:49:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 21:02:36.394588
• Title: SkillDiffuser: Interpretable Hierarchical Planning via Skill Abstractions in Diffusion-Based Task Execution
• Title（参考訳）: SkillDiffuser: 拡散に基づくタスク実行におけるスキル抽象化による階層的計画の解釈
• Authors: Zhixuan Liang, Yao Mu, Hengbo Ma, Masayoshi Tomizuka, Mingyu Ding, Ping Luo,
• Abstract要約: 拡散モデルは、ロボット軌道計画の強力な可能性を示している。 高レベルの命令からコヒーレントな軌道を生成することは依然として困難である。 エンド・ツー・エンドの階層的計画フレームワークであるSkillDiffuserを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.2573501625811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated strong potential for robotic trajectory planning. However, generating coherent trajectories from high-level instructions remains challenging, especially for long-range composition tasks requiring multiple sequential skills. We propose SkillDiffuser, an end-to-end hierarchical planning framework integrating interpretable skill learning with conditional diffusion planning to address this problem. At the higher level, the skill abstraction module learns discrete, human-understandable skill representations from visual observations and language instructions. These learned skill embeddings are then used to condition the diffusion model to generate customized latent trajectories aligned with the skills. This allows generating diverse state trajectories that adhere to the learnable skills. By integrating skill learning with conditional trajectory generation, SkillDiffuser produces coherent behavior following abstract instructions across diverse tasks. Experiments on multi-task robotic manipulation benchmarks like Meta-World and LOReL demonstrate state-of-the-art performance and human-interpretable skill representations from SkillDiffuser. More visualization results and information could be found on our website.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、ロボット軌道計画の強力な可能性を示している。 しかし、特に複数のシーケンシャルスキルを必要とする長距離構成タスクにおいて、ハイレベルな指示からコヒーレントな軌道を生成することは依然として困難である。 この問題を解決するために,解釈可能なスキル学習と条件付き拡散計画を統合したエンドツーエンドの階層的計画フレームワークであるSkillDiffuserを提案する。 より高いレベルでは、スキル抽象化モジュールは、視覚的な観察と言語指示から、独立した人間の理解可能なスキル表現を学習する。 これらの学習されたスキル埋め込みは、拡散モデルを条件づけて、スキルに合わせてカスタマイズされた潜在軌道を生成する。 これにより、学習可能なスキルに準拠した多様な状態軌跡を生成することができる。 スキル学習と条件付き軌道生成を統合することで、SkillDiffuserはさまざまなタスクにまたがる抽象的な指示に従ってコヒーレントな振る舞いを生成する。 Meta-WorldやLOReLのようなマルチタスクロボット操作ベンチマークの実験では、SkillDiffuserによる最先端のパフォーマンスと人間の解釈可能なスキル表現が実証されている。 より多くの視覚化結果と情報は、私たちのWebサイトにある。

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