論文の概要: Latent Adaptive Planner for Dynamic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03077v2
• Date: Fri, 29 Aug 2025 07:38:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 15:42:25.851483
• Title: Latent Adaptive Planner for Dynamic Manipulation
• Title（参考訳）: 動的マニピュレーションのための潜在適応プランナ
• Authors: Donghun Noh, Deqian Kong, Minglu Zhao, Andrew Lizarraga, Jianwen Xie, Ying Nian Wu, Dennis Hong,
• Abstract要約: Latent Adaptive Planner (LAP) は、動的非包括的操作のための軌道レベルの遅延変数ポリシーである。 LAPは低次元の潜在空間における推論として計画を定式化し、人間のデモビデオから効果的に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.959104380268066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the Latent Adaptive Planner (LAP), a trajectory-level latent-variable policy for dynamic nonprehensile manipulation (e.g., box catching) that formulates planning as inference in a low-dimensional latent space and is learned effectively from human demonstration videos. During execution, LAP achieves real-time adaptation by maintaining a posterior over the latent plan and performing variational replanning as new observations arrive. To bridge the embodiment gap between humans and robots, we introduce a model-based proportional mapping that regenerates accurate kinematic-dynamic joint states and object positions from human demonstrations. Through challenging box catching experiments with varying object properties, LAP demonstrates superior success rates, trajectory smoothness, and energy efficiency by learning human-like compliant motions and adaptive behaviors. Overall, LAP enables dynamic manipulation with real-time adaptation and successfully transfer across heterogeneous robot platforms using the same human demonstration videos.
• Abstract（参考訳）: 低次元の潜在空間における推論として計画を定式化し,人間の実演ビデオから効果的に学習する,動的な非包括的操作(例えば,ボックスキャッチ)のための軌道レベルの潜在変数ポリシーであるLatent Adaptive Planner(LAP)を提案する。 実行中、LAPは潜伏計画の後方を維持し、新しい観測が到着するにつれて変動計画を実行することでリアルタイム適応を実現する。 本研究では,人間とロボットのエンボディメントギャップを埋めるために,人間の実演から正確な運動力学的関節状態と物体位置を再現するモデルに基づく比例写像を導入する。 様々な物体特性を持つ箱捕り実験の挑戦を通じて、LAPは人間に似た動きや適応的な行動を学ぶことによって、優れた成功率、軌道の滑らかさ、エネルギー効率を示す。 全体として、LAPはリアルタイム適応による動的操作を可能にし、同じ人間のデモビデオを使用して異種ロボットプラットフォーム間での移動に成功した。

関連論文リスト

• FreeAction: Training-Free Techniques for Enhanced Fidelity of Trajectory-to-Video Generation [50.39748673817223]
  本稿では,ロボットビデオ生成における明示的な動作パラメータを完全に活用する2つのトレーニング不要な推論時間手法を提案する。 第一に、アクションスケールの分類器フリーガイダンスは、動作の大きさに比例して誘導強度を動的に調整し、運動強度に対する制御性を高める。 第二に、アクションスケールノイズトランケーションは、初期サンプルノイズの分布を調整し、所望の運動力学とよりよく一致させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T03:30:40Z)
• Joint Flow Trajectory Optimization For Feasible Robot Motion Generation from Video Demonstrations [8.133207162076877]
  本稿では,LfD(Learning-from-Demonstration)パラダイムに基づくポーズ生成とオブジェクトの軌道模倣を把握するためのフレームワークを提案する。 人間の手の動きを直接模倣するのではなく,実演を対象中心のガイドとして扱う。 我々は,様々な実世界の操作タスクにおけるシミュレーションと実世界の実験の両方において,我々のアプローチを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-25T03:11:07Z)
• Align-Then-stEer: Adapting the Vision-Language Action Models through Unified Latent Guidance [63.33213516925946]
  textbfAlign-Then-stEer(textttATE)は,新しいデータ効率,プラグアンドプレイ適応フレームワークである。 我々の研究は、新しいロボットプラットフォームやタスクにVLAモデルをデプロイする実用性を大幅に向上させる、汎用的で軽量なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-02T07:51:59Z)
• Situationally-Aware Dynamics Learning [57.698553219660376]
  隠れ状態表現のオンライン学習のための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は、非観測パラメータが遷移力学と報酬構造の両方に与える影響を明示的にモデル化する。 シミュレーションと実世界の両方の実験は、データ効率、ポリシー性能、安全で適応的なナビゲーション戦略の出現を著しく改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T06:40:11Z)
• Dynamic Manipulation of Deformable Objects in 3D: Simulation, Benchmark and Learning Strategy [88.8665000676562]
  従来の手法は、しばしば問題を低速または2D設定に単純化し、現実の3Dタスクに適用性を制限する。 データ不足を軽減するため、新しいシミュレーションフレームワークと、低次ダイナミクスに基づくベンチマークを導入する。 本研究では,シミュレーション前トレーニングと物理インフォームドテスト時間適応を統合するフレームワークであるDynamics Informed Diffusion Policy (DIDP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T03:28:25Z)
• Action Flow Matching for Continual Robot Learning [57.698553219660376]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-25T16:26:15Z)
• Latent Diffusion Planning for Imitation Learning [78.56207566743154]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T17:53:34Z)
• DyWA: Dynamics-adaptive World Action Model for Generalizable Non-prehensile Manipulation [16.863534382288705]
  本研究では,未来の状態を共同で予測し,歴史的軌跡に基づく動的変動に適応して行動学習を促進する新しい枠組みを提案する。 DyWAは実世界の実験で平均68%の成功率を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-21T02:29:52Z)
• Pre-Trained Video Generative Models as World Simulators [59.546627730477454]
  本研究では,事前学習した映像生成モデルを制御可能な世界シミュレータに変換するための動的世界シミュレーション(DWS)を提案する。 条件付き動作と生成した視覚的変化の正確なアライメントを実現するために,軽量で普遍的な動作条件付きモジュールを導入する。 実験により、DWSは拡散モデルと自己回帰変換モデルの両方に汎用的に適用可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T14:49:09Z)
• Robotic World Model: A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics [50.191655141020505]
  この研究は、長期水平予測、エラー蓄積、およびsim-to-real転送の課題に対処することで、モデルに基づく強化学習を前進させる。 スケーラブルでロバストなフレームワークを提供することで、現実のアプリケーションにおいて適応的で効率的なロボットシステムを実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T10:39:09Z)
• A Local Information Aggregation based Multi-Agent Reinforcement Learning for Robot Swarm Dynamic Task Allocation [4.144893164317513]
  分散化された部分観測可能なマルコフ決定プロセス(Dec_POMDP)を用いた新しいフレームワークを提案する。 我々の方法論の核心は、局所情報集約多元決定政策勾配(LIA_MADDPG)アルゴリズムである。 実験により,LIAモジュールは様々なCTDEベースのMARL法にシームレスに統合可能であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-29T07:53:05Z)
• Incremental Few-Shot Adaptation for Non-Prehensile Object Manipulation using Parallelizable Physics Simulators [5.483662156126757]
  モデル予測制御(MPC)のための物理に基づく力学モデルに漸進的に適応する非包括的操作のための新しいアプローチを提案する。 シミュレーションおよび実ロボットを用いた物体押出実験における少数ショット適応手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T05:24:25Z)
• Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation [50.01551945190676]
  社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。 本稿では, 動的に進化する関係構造を明示的に推論した系統的関係推論手法を提案する。 マルチエージェント軌道予測とソーシャルロボットナビゲーションの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T18:58:22Z)
• Active Learning of Discrete-Time Dynamics for Uncertainty-Aware Model Predictive Control [46.81433026280051]
  本稿では,非線形ロボットシステムの力学を積極的にモデル化する自己教師型学習手法を提案する。 我々のアプローチは、目に見えない飛行条件に一貫して適応することで、高いレジリエンスと一般化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T00:45:05Z)
• HARPS: An Online POMDP Framework for Human-Assisted Robotic Planning and Sensing [1.3678064890824186]
  HARPS(Human Assisted Robotic Planning and Sensing)フレームワークは、ロボットチームにおけるアクティブなセマンティックセンシングと計画のためのフレームワークである。 このアプローチにより、人間が不規則にモデル構造を強制し、不確実な環境で意味的なソフトデータの範囲を拡張することができる。 大規模部分構造環境におけるUAV対応ターゲット探索アプリケーションのシミュレーションは、時間と信念状態の推定において著しく改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T00:41:57Z)
• Meta-Reinforcement Learning for Adaptive Motor Control in Changing Robot Dynamics and Environments [3.5309638744466167]
  この研究は、ロバストな移動のための異なる条件に制御ポリシーを適応させるメタラーニングアプローチを開発した。 提案手法は, インタラクションモデルを更新し, 推定された状態-作用軌道のアクションをサンプル化し, 最適なアクションを適用し, 報酬を最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:57:12Z)
• Leveraging Neural Network Gradients within Trajectory Optimization for Proactive Human-Robot Interactions [32.57882479132015]
  本稿では, トラジェクトリ最適化(TO)の解釈可能性と柔軟性を, 最先端の人間のトラジェクトリ予測モデルの予測能力と融合する枠組みを提案する。 我々は,最大10人の歩行者の群集を安全に効率的に移動させるロボットを必要とするマルチエージェントシナリオにおいて,我々のアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T08:43:36Z)
• MAPPER: Multi-Agent Path Planning with Evolutionary Reinforcement Learning in Mixed Dynamic Environments [30.407700996710023]
  本稿では,進化的強化学習法(MAPPER)を用いた分散部分観測可能なマルチエージェントパス計画を提案する。 我々は、長距離ナビゲーションタスクを、グローバルプランナーの指導の下で、より簡単なサブタスクに分解する。 提案手法は,イメージベース表現を用いて動的障害物の挙動をモデル化し,均質性の仮定を伴わない混合動的環境におけるポリシーを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-30T20:14:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。