論文の概要: Strengthening Generative Robot Policies through Predictive World Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00622v2
• Date: Thu, 22 May 2025 03:40:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 14:49:21.423497
• Title: Strengthening Generative Robot Policies through Predictive World Modeling
• Title（参考訳）: 予測世界モデリングによる生成ロボット政策の強化
• Authors: Han Qi, Haocheng Yin, Aris Zhu, Yilun Du, Heng Yang,
• Abstract要約: 生成予測制御(英: Generative predictive Control、GPC)は、専門家による実証から生成拡散ベースのポリシーをクローンする学習制御フレームワークである。 GPCは、状態ベースの設定と視覚ベースの設定の両方において、振舞いのクローンを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.45350191178106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present generative predictive control (GPC), a learning control framework that (i) clones a generative diffusion-based policy from expert demonstrations, (ii) trains a predictive action-conditioned world model from both expert demonstrations and random explorations, and (iii) synthesizes an online planner that ranks and optimizes the action proposals from (i) by looking ahead into the future using the world model from (ii). Across a variety of robotic manipulation tasks, we demonstrate that GPC consistently outperforms behavior cloning in both state-based and vision-based settings, in simulation and in the real world.
• Abstract（参考訳）: 我々は,学習制御フレームワークである生成予測制御(GPC)を提案する。 (i)専門家による実証から発生的拡散に基づく政策をクローンする。 二 専門家のデモンストレーション及びランダム探索から予測行動条件世界モデルを訓練し、 三 行動提案のランク付け及び最適化を行うオンラインプランナーを合成すること。 (i)世界モデルを用いて将来を見据えて (II)。 様々なロボット操作タスクにおいて、GPCは、シミュレーションや実世界において、状態ベースと視覚ベースの両方の環境での行動クローニングを一貫して上回っていることを実証する。

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