論文の概要: Prior Does Matter: Visual Navigation via Denoising Diffusion Bridge Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10041v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 09:42:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 22:30:56.354745
• Title: Prior Does Matter: Visual Navigation via Denoising Diffusion Bridge Models
• Title（参考訳）: 優先事項:拡散ブリッジモデルによる視覚ナビゲーション
• Authors: Hao Ren, Yiming Zeng, Zetong Bi, Zhaoliang Wan, Junlong Huang, Hui Cheng,
• Abstract要約: そこで我々は,NaviBridgerという名前の拡散ブリッジモデルを利用した新しいビジュアルナビゲーションフレームワークを提案する。 このアプローチは、情報的事前行動から開始することで行動生成を可能にし、認知プロセスにおけるガイダンスと効率性を高める。 シミュレーションおよび実世界の屋内シナリオおよび屋外シナリオにおける実験は、NaviBridgerがポリシー推論を加速し、ターゲットアクションシーケンスの生成においてベースラインを上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.339359071659494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in diffusion-based imitation learning, which show impressive performance in modeling multimodal distributions and training stability, have led to substantial progress in various robot learning tasks. In visual navigation, previous diffusion-based policies typically generate action sequences by initiating from denoising Gaussian noise. However, the target action distribution often diverges significantly from Gaussian noise, leading to redundant denoising steps and increased learning complexity. Additionally, the sparsity of effective action distributions makes it challenging for the policy to generate accurate actions without guidance. To address these issues, we propose a novel, unified visual navigation framework leveraging the denoising diffusion bridge models named NaviBridger. This approach enables action generation by initiating from any informative prior actions, enhancing guidance and efficiency in the denoising process. We explore how diffusion bridges can enhance imitation learning in visual navigation tasks and further examine three source policies for generating prior actions. Extensive experiments in both simulated and real-world indoor and outdoor scenarios demonstrate that NaviBridger accelerates policy inference and outperforms the baselines in generating target action sequences. Code is available at https://github.com/hren20/NaiviBridger.
• Abstract（参考訳）: 拡散型模倣学習の最近の進歩は、多モーダル分布のモデリングと訓練安定性において顕著な性能を示し、様々なロボット学習タスクにおいて顕著な進歩をもたらした。 視覚ナビゲーションでは、従来の拡散に基づくポリシーは、ガウスノイズの発声から開始することでアクションシーケンスを生成するのが一般的である。 しかし、ターゲットの行動分布はガウスノイズから大きく分岐することが多く、冗長なデノナイズステップと学習の複雑さが増大する。 さらに、効果的な行動分布の空間性は、ガイダンスなしで正確な行動を生成する政策を困難にしている。 これらの問題に対処するために,NaviBridger という名前の拡散ブリッジモデルを利用した新しい統合ビジュアルナビゲーションフレームワークを提案する。 このアプローチは、情報的事前行動から開始することで行動生成を可能にし、認知プロセスにおけるガイダンスと効率性を高める。 本稿では,拡散ブリッジが視覚ナビゲーションタスクにおける模倣学習をいかに促進させるかを検討するとともに,先行動作を生成するための3つのソースポリシーについて検討する。 シミュレーションおよび実世界の屋内および屋外シナリオにおける広範囲な実験は、NaviBridgerがポリシー推論を加速し、ターゲットアクションシーケンスの生成においてベースラインを上回っていることを示す。 コードはhttps://github.com/hren20/NaiviBridger.comで入手できる。

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