論文の概要: Motion Manifold Flow Primitives for Language-Guided Trajectory Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19681v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 03:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 15:06:20.353614
• Title: Motion Manifold Flow Primitives for Language-Guided Trajectory Generation
• Title（参考訳）: 言語誘導軌道生成のための運動マニフォールドフロープリミティブ
• Authors: Yonghyeon Lee, Byeongho Lee, Seungyeon Kim, Frank C. Park,
• Abstract要約: テキストベーストラジェクトリ生成モデルは、小さなデータセットサイズ、トラジェクトリ空間の高次元性、およびテキスト条件運動分布の固有の複雑さのために、開発が困難である。 本稿では,3つの課題すべてに対処する上で,少数の実演データのみに依存したテキストベーストラジェクトリ生成モデルを提案する。 本フレームワークは,テキスト入力に対して,定性的に異なる動作を正確に生成し,既存の手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.422270806078924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing text-based robot trajectory generation models is made particularly difficult by the small dataset size, high dimensionality of the trajectory space, and the inherent complexity of the text-conditional motion distribution. Recent manifold learning-based methods have partially addressed the dimensionality and dataset size issues, but struggle with the complex text-conditional distribution. In this paper we propose a text-based trajectory generation model that attempts to address all three challenges while relying on only a handful of demonstration trajectory data. Our key idea is to leverage recent flow-based models capable of capturing complex conditional distributions, not directly in the high-dimensional trajectory space, but rather in the low-dimensional latent coordinate space of the motion manifold, with deliberately designed regularization terms to ensure smoothness of motions and robustness to text variations. We show that our {\it Motion Manifold Flow Primitive (MMFP)} framework can accurately generate qualitatively distinct motions for a wide range of text inputs, significantly outperforming existing methods.
• Abstract（参考訳）: テキストベースのロボット軌道生成モデルの開発は、小さなデータセットのサイズ、軌道空間の高次元性、およびテキスト条件運動分布の本質的な複雑さにより、特に困難である。 近年の多様体学習法は, 次元とデータセットサイズの問題に部分的に対処しているが, 複雑なテキスト条件分布に苦慮している。 本稿では,3つの課題すべてに対処する上で,少数の実演軌跡データのみに依存したテキストベーストラジェクトリ生成モデルを提案する。 我々のキーとなる考え方は、高次元軌跡空間ではなく、運動多様体の低次元潜在座標空間において、複雑な条件分布を捉えることができる最近のフローベースモデルを活用することである。 筆者らのMMFPフレームワークは,広範囲のテキスト入力に対して,定性的に異なる動作を正確に生成し,既存の手法よりもはるかに優れていることを示す。

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