論文の概要: Generative Predictive Control: Flow Matching Policies for Dynamic and Difficult-to-Demonstrate Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13406v2
• Date: Thu, 01 May 2025 17:23:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.284083
• Title: Generative Predictive Control: Flow Matching Policies for Dynamic and Difficult-to-Demonstrate Tasks
• Title（参考訳）: 生成予測制御:動的・難易度を考慮したフローマッチング
• Authors: Vince Kurtz, Joel W. Burdick,
• Abstract要約: 高速な動的タスクのための教師付き学習フレームワークである生成予測制御を導入する。 トレーニングされたフローマッチングポリシが,時間的整合性を維持し,高周波フィードバックを可能にするため,推論時にどのようにウォームスタートするかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.780987653813792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative control policies have recently unlocked major progress in robotics. These methods produce action sequences via diffusion or flow matching, with training data provided by demonstrations. But existing methods come with two key limitations: they require expert demonstrations, which can be difficult to obtain, and they are limited to relatively slow, quasi-static tasks. In this paper, we leverage a tight connection between sampling-based predictive control and generative modeling to address each of these issues. In particular, we introduce generative predictive control, a supervised learning framework for tasks with fast dynamics that are easy to simulate but difficult to demonstrate. We then show how trained flow-matching policies can be warm-started at inference time, maintaining temporal consistency and enabling high-frequency feedback. We believe that generative predictive control offers a complementary approach to existing behavior cloning methods, and hope that it paves the way toward generalist policies that extend beyond quasi-static demonstration-oriented tasks.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブコントロールポリシーは、最近ロボット工学の大きな進歩を解き放った。 これらの方法は、実験によって提供されるトレーニングデータとともに、拡散またはフローマッチングを介してアクションシーケンスを生成する。 しかし、既存の手法には2つの重要な制限がある: 専門家によるデモンストレーションが必要であり、入手が困難であり、比較的遅く、準静的なタスクに限定されている。 本稿では,サンプリングベース予測制御と生成モデルとの密接な関係を利用して,これらの問題に対処する。 特に、高速な動的タスクのための教師付き学習フレームワークである生成予測制御を導入する。 次に、トレーニングされたフローマッチングポリシが、時間的一貫性を維持し、高周波フィードバックを可能にするため、推論時にどのようにウォームスタートするかを示す。 生成的予測制御は、既存の行動クローニング手法に補完的なアプローチを提供し、準静的な実証指向タスクを超えて広がる一般政策への道を開くことを願っている。

関連論文リスト

• Dense Policy: Bidirectional Autoregressive Learning of Actions [51.60428100831717]
  本稿では,行動予測における自己回帰的政策の新たなパラダイムを確立するために,Dense Policyと呼ばれる双方向拡張学習手法を提案する。 軽量なエンコーダのみのアーキテクチャを使用して、アクションシーケンスを初期単一フレームからターゲットシーケンスへ粗い方法で反復的に展開する。 実験により、我々の密集した政策は自己回帰学習能力に優れており、既存の全体的生成ポリシーを超越できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-17T14:28:08Z)
• IMLE Policy: Fast and Sample Efficient Visuomotor Policy Learning via Implicit Maximum Likelihood Estimation [3.7584322469996896]
  IMLEポリシーは、Implicit Maximum Likelihood Estimation (IMLE)に基づく新しい行動クローニング手法である 複雑なマルチモーダルな振る舞いを学ぶ上で、ベースラインメソッドのパフォーマンスに合わせるために、最小限のデモから効果的に学習し、平均で38%のデータを必要とします。 シミュレーションおよび実環境における多様な操作タスクに対するアプローチを検証し、データ制約下で複雑な振る舞いをキャプチャする能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T23:22:49Z)
• Learning Diffusion Policies from Demonstrations For Compliant Contact-rich Manipulation [5.1245307851495]
  本稿では,DIPCOM(Diffusion Policies for Compliant Manipulation)を提案する。 生成拡散モデルを活用することで、カルト効果のポーズを予測し、腕の硬さを調整し、必要な力を維持できる政策を開発する。 提案手法は,マルチモーダル分布モデリングによる力制御を強化し,コンプライアンス制御における拡散ポリシの統合を改善し,実世界のタスクにおいてその効果を示すことによって,これまでの作業を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T00:56:15Z)
• Guided Reinforcement Learning for Robust Multi-Contact Loco-Manipulation [12.377289165111028]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、各タスクに合わせた細かなマルコフ決定プロセス(MDP)設計を必要とすることが多い。 本研究は,マルチコンタクトロコ操作タスクの動作合成と制御に対する体系的アプローチを提案する。 モデルベース軌道から生成されたタスク毎の1つの実演のみを用いて,RLポリシーを訓練するためのタスク非依存のMDPを定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T17:46:27Z)
• BiKC: Keypose-Conditioned Consistency Policy for Bimanual Robotic Manipulation [48.08416841005715]
  両面操作に適したキーポーズ条件の整合性ポリシーを導入する。 階層的な模倣学習フレームワークであり、ハイレベルなキープレース予測器と低レベルな軌道生成器から構成される。 シミュレーションおよび実世界の実験結果から,提案手法は成功率と運用効率の点で基準法を超越していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T14:49:12Z)
• Skill Disentanglement for Imitation Learning from Suboptimal Demonstrations [60.241144377865716]
  我々は、小さなクリーンな実演セットと大きなノイズセットの両方で、準最適実演の模倣を考える。 本稿では,様々な品質のアクションプリミティブを異なるスキルに符号化し,サブデモレーションレベルの評価と模倣を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T17:24:37Z)
• Chain-of-Thought Predictive Control [32.30974063877643]
  複雑な低レベル制御のための実証から一般化可能な政策学習について研究する。 準最適デモを利用した新しい階層型模倣学習法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T07:59:13Z)
• Let Offline RL Flow: Training Conservative Agents in the Latent Space of Normalizing Flows [58.762959061522736]
  オフライン強化学習は、追加の環境相互作用なしに、事前に記録された、固定されたデータセット上でポリシーをトレーニングすることを目的としている。 我々は、最近、潜在行動空間における学習ポリシーを基礎として、生成モデルの構築に正規化フローの特別な形式を用いる。 提案手法が最近提案したアルゴリズムより優れていることを示すため,様々な移動タスクとナビゲーションタスクについて評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-20T21:57:10Z)
• Leveraging Sequentiality in Reinforcement Learning from a Single Demonstration [68.94506047556412]
  本稿では,複雑なロボットタスクの制御ポリシーを1つの実演で学習するために,シーケンシャルなバイアスを活用することを提案する。 本研究は, ヒューマノイド移動やスタンドアップなど, 模擬課題のいくつかを, 前例のないサンプル効率で解くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T10:28:40Z)
• Leveraging Demonstrations with Latent Space Priors [90.56502305574665]
  本稿では,スキル学習とシーケンスモデリングを組み合わせることで,実演データセットを活用することを提案する。 本研究では、国家のみのモーションキャプチャーの実証から、そのような先行情報をどうやって取得するかを示し、政策学習に組み込むためのいくつかの方法を探る。 実験結果から, 学習速度と最終性能において, 遅延空間が顕著に向上することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T13:08:46Z)
• Human-in-the-Loop Imitation Learning using Remote Teleoperation [72.2847988686463]
  6-DoF操作設定に合わせたデータ収集システムを構築します。 システムによって収集された新しいデータに基づいて,ポリシーを反復的にトレーニングするアルゴリズムを開発した。 介入型システムで収集したデータに基づいて訓練されたエージェントと、非介入型デモ参加者が収集した同等数のサンプルで訓練されたアルゴリズムを上回るエージェントを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-12T05:30:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。