論文の概要: Riemannian Flow Matching Policy for Robot Motion Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10672v2
• Date: Tue, 27 Aug 2024 11:13:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 19:39:16.709815
• Title: Riemannian Flow Matching Policy for Robot Motion Learning
• Title（参考訳）: ロボット運動学習のためのリーマンフローマッチングポリシー
• Authors: Max Braun, Noémie Jaquier, Leonel Rozo, Tamim Asfour,
• Abstract要約: 本稿では,ロボットビジュモータポリシーの学習と合成のための新しいモデルを提案する。 RFMPはよりスムーズな行動軌跡を提供し,推論時間を大幅に短縮することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.724027955589408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Riemannian Flow Matching Policies (RFMP), a novel model for learning and synthesizing robot visuomotor policies. RFMP leverages the efficient training and inference capabilities of flow matching methods. By design, RFMP inherits the strengths of flow matching: the ability to encode high-dimensional multimodal distributions, commonly encountered in robotic tasks, and a very simple and fast inference process. We demonstrate the applicability of RFMP to both state-based and vision-conditioned robot motion policies. Notably, as the robot state resides on a Riemannian manifold, RFMP inherently incorporates geometric awareness, which is crucial for realistic robotic tasks. To evaluate RFMP, we conduct two proof-of-concept experiments, comparing its performance against Diffusion Policies. Although both approaches successfully learn the considered tasks, our results show that RFMP provides smoother action trajectories with significantly lower inference times.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットビジュモータポリシの学習と合成のための新しいモデルであるRiemannian Flow Matching Policies (RFMP)を紹介する。 RFMPはフローマッチング手法の効率的なトレーニングと推論機能を利用する。 RFMPは、ロボットタスクでよく見られる高次元マルチモーダル分布をエンコードする能力と、非常にシンプルで高速な推論プロセスという、フローマッチングの強みを継承する。 状態ベースロボットと視覚条件ロボットの動作ポリシーに対するRFMPの適用性を示す。 特に、ロボットの状態がリーマン多様体上に存在するため、RFMPは本質的に幾何学的認識を取り入れており、これは現実的なロボット作業に不可欠である。 RFMPを評価するために,2つの概念実証実験を行い,その性能を拡散法と比較した。 その結果,RFMPはよりスムーズな動作トラジェクトリを提供し,推論時間を大幅に短縮できることがわかった。

関連論文リスト

• Simultaneous Multi-Robot Motion Planning with Projected Diffusion Models [57.45019514036948]
  MRMP拡散(SMD)は、制約付き最適化を拡散サンプリングプロセスに統合し、運動学的に実現可能な軌道を生成する新しい手法である。 本稿では, ロボット密度, 障害物の複雑度, 動作制約の異なるシナリオ間の軌道計画アルゴリズムを評価するための総合的MRMPベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T20:51:28Z)
• Fast and Robust Visuomotor Riemannian Flow Matching Policy [15.341017260123927]
  拡散に基づくビジュモータポリシーは、複雑なロボットタスクの学習に長けている。 RFMPは、フローマッチングの容易なトレーニングと高速な推論機能を継承するモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-14T15:03:33Z)
• Prognostic Framework for Robotic Manipulators Operating Under Dynamic Task Severities [0.6058427379240697]
  ロボットマニピュレータのRemaining Useful Life(RUL)を予測できる予後モデリングフレームワークを提案する。 以上の結果から,両艦隊のロボットは高重度タスクを多く扱う場合,RULが短くなることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-30T17:09:18Z)
• PIVOT-R: Primitive-Driven Waypoint-Aware World Model for Robotic Manipulation [68.17081518640934]
  ロボット操作のためのPrIrmitive-driVen waypOinT-aware world model(PIVOT-R)を提案する。 PIVOT-RはWAWM(Waypoint-aware World Model)と軽量アクション予測モジュールで構成される。 私たちのPIVOT-RはSeaWaveベンチマークで最先端のオープンソースモデルより優れており、4段階の命令タスクで平均19.45%の相対的な改善を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T11:30:18Z)
• R-AIF: Solving Sparse-Reward Robotic Tasks from Pixels with Active Inference and World Models [50.19174067263255]
  我々は、エージェントがスパース・リワード、継続的なアクション、ゴールベースのロボット制御POMDP環境においてエクササイズするのを助けるために、事前の選好学習手法と自己修正スケジュールを導入する。 我々のエージェントは、累積報酬、相対安定性、成功率の観点から、最先端モデルよりも優れたパフォーマンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T18:32:44Z)
• Affordance-based Robot Manipulation with Flow Matching [6.863932324631107]
  本稿では,ロボット操作支援のためのフレームワークを提案する。 第1に,大規模モデルを下流シーンの空き時間理解タスクに効果的に適用し,第2に,視覚的空き時間モデルに基づいて,効果的にロボット行動軌跡を学習する。 我々は,教師付きフローマッチング手法を用いて,ロボットの行動軌跡を空き時間で案内する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T09:11:28Z)
• Robot Fleet Learning via Policy Merging [58.5086287737653]
  我々はFLEET-MERGEを提案し、艦隊設定における政策を効率的にマージする。 本稿では,FLEET-MERGEがメタワールド環境における50のタスクで訓練されたポリシーの行動を統合することを示す。 合成・接触に富んだロボット操作タスクにおけるフリートポリシー学習のための新しいロボットツール用ベンチマークであるFLEET-TOOLSを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:23:51Z)
• GAN-MPC: Training Model Predictive Controllers with Parameterized Cost Functions using Demonstrations from Non-identical Experts [14.291720751625585]
  本稿では,ジェンセン-シャノン間におけるデモンストレータの状態-軌道分布のばらつきを最小限に抑えるために,GAN(Generative Adversarial Network)を提案する。 我々はDeepMind Controlスイートの様々なシミュレーションロボットタスクに対するアプローチを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T15:15:30Z)
• Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control [57.295751294224765]
  本稿では,リアル・ツー・シムの報酬分析手法を導入し,リアルなロボット・プラットフォームに対する行動の可能性を確実に予測する。 連続的なアクション空間でオブジェクトを反応的にプッシュするクローズドループコントローラを作成します。 我々は,RMPCが乱雑な環境だけでなく,乱雑な環境においても頑健であり,ベースラインよりも優れていることを観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:50:04Z)
• RMP2: A Structured Composable Policy Class for Robot Learning [36.35483747142448]
  RMPflowが指定する構造化ポリシークラスを用いて、加速型ロボットシステムの動作ポリシーを学習する問題を検討する。 RMPflowはマルチタスク制御フレームワークであり、多くのロボティクス問題にうまく適用されている。 RMP2と呼ばれるRMPflowのメッセージパッシングアルゴリズムを再検討し、RMPflowポリシーを計算するためのより効率的なアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T08:28:38Z)
• FedDANE: A Federated Newton-Type Method [49.9423212899788]
  フェデレートラーニングは、大規模分散データセット上で低統計モデルを共同で学習することを目的としている。 我々は、フェデレーション学習を扱うために、DANEから適応する最適化であるFedDANEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-07T07:44:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。