論文の概要: Generative Trajectory Stitching through Diffusion Composition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05153v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 05:22:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:23:02.476114
• Title: Generative Trajectory Stitching through Diffusion Composition
• Title（参考訳）: 拡散合成による生成軌道スティッチ
• Authors: Yunhao Luo, Utkarsh A. Mishra, Yilun Du, Danfei Xu,
• Abstract要約: CompDiffuserは、これまで見てきたタスクから短い軌跡を合成的に縫い合わせることで、新しいタスクを解決できる新しい生成的アプローチである。 我々は,さまざまな環境サイズ,エージェント状態次元,軌道タイプ,データ品質のトレーニングなど,さまざまな課題のベンチマークタスクについて実験を行い,CompDiffuserが既存手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.997765496994457
• License:
• Abstract: Effective trajectory stitching for long-horizon planning is a significant challenge in robotic decision-making. While diffusion models have shown promise in planning, they are limited to solving tasks similar to those seen in their training data. We propose CompDiffuser, a novel generative approach that can solve new tasks by learning to compositionally stitch together shorter trajectory chunks from previously seen tasks. Our key insight is modeling the trajectory distribution by subdividing it into overlapping chunks and learning their conditional relationships through a single bidirectional diffusion model. This allows information to propagate between segments during generation, ensuring physically consistent connections. We conduct experiments on benchmark tasks of various difficulties, covering different environment sizes, agent state dimension, trajectory types, training data quality, and show that CompDiffuser significantly outperforms existing methods.
• Abstract（参考訳）: 長期計画のための効果的な軌道縫合は、ロボットによる意思決定において重要な課題である。 拡散モデルは計画における有望性を示しているが、トレーニングデータに見られるようなタスクの解決に限られている。 従来のタスクから短いトラジェクトリチャンクを合成的に縫合することで,新しいタスクを解くことができる新しい生成手法であるCompDiffuserを提案する。 我々の重要な洞察は、重なり合うチャンクに分割し、1つの双方向拡散モデルを通して条件関係を学習することで軌道分布をモデル化することである。 これにより、生成中のセグメント間で情報を伝達し、物理的に一貫した接続を確保することができる。 我々は,さまざまな環境サイズ,エージェント状態次元,軌道タイプ,データ品質のトレーニングなど,さまざまな課題のベンチマークタスクについて実験を行い,CompDiffuserが既存手法よりも優れていることを示す。

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