論文の概要: Pre-training Auto-regressive Robotic Models with 4D Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13142v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 18:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:06:04.854160
• Title: Pre-training Auto-regressive Robotic Models with 4D Representations
• Title（参考訳）: 4次元表現による自己回帰ロボットモデルの事前学習
• Authors: Dantong Niu, Yuvan Sharma, Haoru Xue, Giscard Biamby, Junyi Zhang, Ziteng Ji, Trevor Darrell, Roei Herzig,
• Abstract要約: ARM4Rは、人間のビデオデータから学んだ低レベルの4D表現を利用して、より優れた事前訓練されたロボットモデルを生成する自動回帰ロボットモデルである。 実験の結果、ARM4Rは人間のビデオデータからロボットへ効率よく転送でき、さまざまなロボット環境や構成におけるタスクのパフォーマンスを継続的に改善できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.80798244473759
• License:
• Abstract: Foundation models pre-trained on massive unlabeled datasets have revolutionized natural language and computer vision, exhibiting remarkable generalization capabilities, thus highlighting the importance of pre-training. Yet, efforts in robotics have struggled to achieve similar success, limited by either the need for costly robotic annotations or the lack of representations that effectively model the physical world. In this paper, we introduce ARM4R, an Auto-regressive Robotic Model that leverages low-level 4D Representations learned from human video data to yield a better pre-trained robotic model. Specifically, we focus on utilizing 3D point tracking representations from videos derived by lifting 2D representations into 3D space via monocular depth estimation across time. These 4D representations maintain a shared geometric structure between the points and robot state representations up to a linear transformation, enabling efficient transfer learning from human video data to low-level robotic control. Our experiments show that ARM4R can transfer efficiently from human video data to robotics and consistently improves performance on tasks across various robot environments and configurations.
• Abstract（参考訳）: 巨大なラベルのないデータセットで事前トレーニングされた基礎モデルは、自然言語とコンピュータビジョンに革命をもたらし、顕著な一般化能力を示し、事前トレーニングの重要性を強調している。 しかし、ロボット工学における取り組みは、コストのかかるロボットアノテーションの必要性や、物理的世界を効果的にモデル化する表現の欠如によって制限された、同様の成功を達成するのに苦労してきた。 本稿では,人間の映像データから得られた低レベル4次元表現を利用して,より優れた事前学習ロボットモデルを実現する自動回帰ロボットモデルARM4Rを紹介する。 具体的には、2次元表現を時間的一眼的深度推定によって3次元空間に持ち上げることによって得られるビデオから3次元の点追跡表現を活用することに焦点をあてる。 これらの4D表現は、人間の映像データから低レベルロボット制御への効率的な移動学習を可能にする。 実験の結果、ARM4Rは人間のビデオデータからロボットへ効率よく転送でき、さまざまなロボット環境や構成におけるタスクのパフォーマンスを継続的に改善できることがわかった。

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