論文の概要: Fast and Robust Visuomotor Riemannian Flow Matching Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10855v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 15:03:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:54:42.643236
• Title: Fast and Robust Visuomotor Riemannian Flow Matching Policy
• Title（参考訳）: 高速かつロバストなVisuomotor Riemannian Flow Matching Policy
• Authors: Haoran Ding, Noémie Jaquier, Jan Peters, Leonel Rozo,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.341017260123927
• License:
• Abstract: Diffusion-based visuomotor policies excel at learning complex robotic tasks by effectively combining visual data with high-dimensional, multi-modal action distributions. However, diffusion models often suffer from slow inference due to costly denoising processes or require complex sequential training arising from recent distilling approaches. This paper introduces Riemannian Flow Matching Policy (RFMP), a model that inherits the easy training and fast inference capabilities of flow matching (FM). Moreover, RFMP inherently incorporates geometric constraints commonly found in realistic robotic applications, as the robot state resides on a Riemannian manifold. To enhance the robustness of RFMP, we propose Stable RFMP (SRFMP), which leverages LaSalle's invariance principle to equip the dynamics of FM with stability to the support of a target Riemannian distribution. Rigorous evaluation on eight simulated and real-world tasks show that RFMP successfully learns and synthesizes complex sensorimotor policies on Euclidean and Riemannian spaces with efficient training and inference phases, outperforming Diffusion Policies while remaining competitive with Consistency Policies.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくビジュモータポリシーは、視覚データと高次元多モード動作分布を効果的に組み合わせることで、複雑なロボットタスクの学習に優れる。 しかし, 拡散モデルでは, コストのかかるデノナイズプロセスによる推論が遅いことや, 最近の蒸留手法による複雑なシーケンシャルトレーニングが要求される場合が多い。 本稿では,フローマッチング(FM)の容易なトレーニングと高速推論機能を継承するモデルであるRiemannian Flow Matching Policy(RFMP)を紹介する。 さらにRFMPは、ロボット状態がリーマン多様体上に存在するため、現実的なロボット応用でよく見られる幾何学的制約を本質的に含んでいる。 RFMPのロバスト性を高めるために,LaSalleの不変原理を利用した安定RFMP(SRFMP)を提案する。 8つのシミュレートされた実世界のタスクの厳密な評価は、RFMPがユークリッド空間とリーマン空間の複雑なセンセーモレータポリシーを、効率的なトレーニングと推論フェーズで学習し、合成し、一貫性ポリシーと競合しながら拡散ポリシーより優れていることを示している。

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