論文の概要: Action Flow Matching for Continual Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18471v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 16:26:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.84515
• Title: Action Flow Matching for Continual Robot Learning
• Title（参考訳）: 連続型ロボット学習のためのアクションフローマッチング
• Authors: Alejandro Murillo-Gonzalez, Lantao Liu,
• Abstract要約: ロボット工学における継続的な学習は、変化する環境やタスクに常に適応できるシステムを求める。 本稿では,オンラインロボット力学モデルアライメントのためのフローマッチングを利用した生成フレームワークを提案する。 ロボットは,不整合モデルで探索するのではなく,行動自体を変換することで,より効率的に情報収集を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.698553219660376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continual learning in robotics seeks systems that can constantly adapt to changing environments and tasks, mirroring human adaptability. A key challenge is refining dynamics models, essential for planning and control, while addressing issues such as safe adaptation, catastrophic forgetting, outlier management, data efficiency, and balancing exploration with exploitation -- all within task and onboard resource constraints. Towards this goal, we introduce a generative framework leveraging flow matching for online robot dynamics model alignment. Rather than executing actions based on a misaligned model, our approach refines planned actions to better match with those the robot would take if its model was well aligned. We find that by transforming the actions themselves rather than exploring with a misaligned model -- as is traditionally done -- the robot collects informative data more efficiently, thereby accelerating learning. Moreover, we validate that the method can handle an evolving and possibly imperfect model while reducing, if desired, the dependency on replay buffers or legacy model snapshots. We validate our approach using two platforms: an unmanned ground vehicle and a quadrotor. The results highlight the method's adaptability and efficiency, with a record 34.2\% higher task success rate, demonstrating its potential towards enabling continual robot learning. Code: https://github.com/AlejandroMllo/action_flow_matching.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学における継続的な学習は、変化する環境やタスクに常に適応できるシステムを求め、人間の適応性を反映する。 重要な課題は、計画と制御に欠かせないダイナミックスモデルを洗練することであり、安全な適応、破滅的な忘れ、アウトラヤ管理、データ効率、エクスプロイトによる探索のバランスといった課題に対処することである。この目標に向けて、オンラインロボットのダイナミックスモデルアライメントにフローマッチングを活用するための生成フレームワークを導入する。ミスアライメントモデルに基づくアクションを実行するのではなく、計画されたアクションを改良して、モデルが適切に整合している場合、ロボットが適切な整合性を持つようなアクションにマッチするようにする。従来のように、ロボットは、誤った整合性モデルで探索するよりも、アクション自体を変換することによって、情報収集データをより効率的に収集し、学習を促進する。 さらに,リプレイバッファやレガシモデルスナップショットへの依存性を低減しつつ,進化的かつ潜在的に不完全なモデルを扱うことが可能であることを検証した。 我々は,無人地上車両と四輪車という2つのプラットフォームを用いてアプローチを検証する。 その結果,34.2倍のタスク成功率を達成し,連続的なロボット学習の実現に向けた可能性を示すとともに,適応性と効率性を強調した。 コード:https://github.com/AlejandroMllo/action_flow_matching。

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