論文の概要: Latent Diffusion Planning for Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16925v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 17:53:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 14:55:05.939381
• Title: Latent Diffusion Planning for Imitation Learning
• Title（参考訳）: 模倣学習のための潜時拡散計画
• Authors: Amber Xie, Oleh Rybkin, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn,
• Abstract要約: Latent Diffusion Planning (LDP) は、プランナーと逆ダイナミクスモデルからなるモジュラーアプローチである。 行動予測からプランニングを分離することにより、LDPは最適なデータと行動自由データのより密集した監視信号の恩恵を受けることができる。 シミュレーションされた視覚ロボット操作タスクにおいて、LDPは最先端の模倣学習アプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.56207566743154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in imitation learning has been enabled by policy architectures that scale to complex visuomotor tasks, multimodal distributions, and large datasets. However, these methods often rely on learning from large amount of expert demonstrations. To address these shortcomings, we propose Latent Diffusion Planning (LDP), a modular approach consisting of a planner which can leverage action-free demonstrations, and an inverse dynamics model which can leverage suboptimal data, that both operate over a learned latent space. First, we learn a compact latent space through a variational autoencoder, enabling effective forecasting of future states in image-based domains. Then, we train a planner and an inverse dynamics model with diffusion objectives. By separating planning from action prediction, LDP can benefit from the denser supervision signals of suboptimal and action-free data. On simulated visual robotic manipulation tasks, LDP outperforms state-of-the-art imitation learning approaches, as they cannot leverage such additional data.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習の最近の進歩は、複雑なビジュモータタスク、マルチモーダル分布、大規模データセットにスケールするポリシーアーキテクチャによって実現されている。 しかし、これらの手法は、多くの専門家によるデモンストレーションから学ぶことに依存することが多い。 これらの欠点に対処するため、我々は、アクションフリーなデモンストレーションを活用可能なプランナーと、学習された潜在空間上で動作可能な最適データを活用する逆ダイナミクスモデルからなるモジュラーアプローチであるLatent Diffusion Planning (LDP)を提案する。 まず、可変オートエンコーダを用いてコンパクトな潜伏空間を学習し、画像ベース領域における将来の状態を効果的に予測する。 そして,拡散目標を持つプランナーと逆動力学モデルを訓練する。 行動予測からプランニングを分離することにより、LDPは最適なデータと行動自由データのより密集した監視信号の恩恵を受けることができる。 シミュレーションされた視覚ロボット操作タスクにおいて、LCPはそのような追加データを活用することができないため、最先端の模倣学習アプローチより優れている。

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