論文の概要: Motion Manifold Flow Primitives for Task-Conditioned Trajectory Generation under Complex Task-Motion Dependencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19681v3
• Date: Wed, 08 Jan 2025 06:56:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 16:10:19.345847
• Title: Motion Manifold Flow Primitives for Task-Conditioned Trajectory Generation under Complex Task-Motion Dependencies
• Title（参考訳）: 複雑なタスク移動依存下でのタスク記述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: モーション・マニフォールド・フロー・プリミティブ(Motion Manifold Flow Primitives)は、タスク条件付き分布から運動多様体のトレーニングを分離するフレームワークである。 我々は、タスク条件付き分布を学習するために、流れマッチングモデル、最先端の条件付き深層生成モデルを用いる。 言語誘導トラジェクトリ生成タスクにおいて,多対多のテキスト-モーション対応が複雑なタスク-モーション依存性を導入する実験を行った。
• 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: Effective movement primitives should be capable of encoding and generating a rich repertoire of trajectories -- typically collected from human demonstrations -- conditioned on task-defining parameters such as vision or language inputs. While recent methods based on the motion manifold hypothesis, which assumes that a set of trajectories lies on a lower-dimensional nonlinear subspace, address challenges such as limited dataset size and the high dimensionality of trajectory data, they often struggle to capture complex task-motion dependencies, i.e., when motion distributions shift drastically with task variations. To address this, we introduce Motion Manifold Flow Primitives (MMFP), a framework that decouples the training of the motion manifold from task-conditioned distributions. Specifically, we employ flow matching models, state-of-the-art conditional deep generative models, to learn task-conditioned distributions in the latent coordinate space of the learned motion manifold. Experiments are conducted on language-guided trajectory generation tasks, where many-to-many text-motion correspondences introduce complex task-motion dependencies, highlighting MMFP's superiority over existing methods.
• Abstract（参考訳）: 効果的なムーブメントプリミティブは、視覚や言語入力などのタスク定義パラメータに基づいて、人間のデモから一般的に収集される、豊富な軌道のレパートリーをエンコードし、生成することができるべきである。 運動多様体仮説に基づく最近の手法では、軌道の集合が低次元の非線形部分空間上にあると仮定するが、限られたデータセットサイズや軌道データの高次元性といった課題に対処する一方で、複雑なタスク・モーションの依存関係、すなわち、運動分布がタスクのばらつきに大きく依存する場合に、しばしば苦労する。 これを解決するために,タスク条件付き分布から運動多様体のトレーニングを分離するフレームワークである運動マニフォールドフロープリミティブ(MMFP)を導入する。 具体的には、学習された運動多様体の潜在座標空間におけるタスク条件付き分布を学習するために、流れマッチングモデル、最先端条件付き深部生成モデルを用いる。 言語誘導トラジェクトリ生成タスクにおいて,多対多のテキスト-モーション対応が複雑なタスク-モーション依存性を導入し,MMFPが既存の手法よりも優れていることを示す実験を行った。

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