論文の概要: Diffusion Models for Robotic Manipulation: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08438v1
- Date: Fri, 11 Apr 2025 11:01:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-14 14:18:20.426891
- Title: Diffusion Models for Robotic Manipulation: A Survey
- Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのための拡散モデル
- Authors: Rosa Wolf, Yitian Shi, Sheng Liu, Rania Rayyes,
- Abstract要約: 拡散生成モデルは、画像やビデオ生成のような視覚領域において顕著な成功を収めている。
彼らはまた、ロボット工学、特にロボット操作において有望なアプローチとして登場した。
この調査は、ロボット操作における最先端の拡散モデルに関する総合的なレビューを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.215325350337126
- License:
- Abstract: Diffusion generative models have demonstrated remarkable success in visual domains such as image and video generation. They have also recently emerged as a promising approach in robotics, especially in robot manipulations. Diffusion models leverage a probabilistic framework, and they stand out with their ability to model multi-modal distributions and their robustness to high-dimensional input and output spaces. This survey provides a comprehensive review of state-of-the-art diffusion models in robotic manipulation, including grasp learning, trajectory planning, and data augmentation. Diffusion models for scene and image augmentation lie at the intersection of robotics and computer vision for vision-based tasks to enhance generalizability and data scarcity. This paper also presents the two main frameworks of diffusion models and their integration with imitation learning and reinforcement learning. In addition, it discusses the common architectures and benchmarks and points out the challenges and advantages of current state-of-the-art diffusion-based methods.
- Abstract（参考訳）: 拡散生成モデルは、画像やビデオ生成のような視覚領域において顕著な成功を収めている。
彼らは最近、ロボット工学、特にロボット操作において有望なアプローチとして登場した。
拡散モデルは確率的枠組みを利用しており、多モード分布をモデル化し、高次元の入力空間や出力空間に頑健性を持たせる能力で際立っている。
この調査は、把握学習、軌道計画、データ拡張を含む、ロボット操作における最先端の拡散モデルに関する包括的なレビューを提供する。
シーンと画像の拡散モデルは、一般化性とデータの不足を高めるために、ロボット工学とコンピュータビジョンの交差点に位置する。
また,拡散モデルの2つの主要な枠組みと,模倣学習と強化学習の統合について述べる。
さらに、一般的なアーキテクチャとベンチマークについて論じ、現在の最先端拡散方式の課題と利点を指摘している。
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