論文の概要: FreqPolicy: Frequency Autoregressive Visuomotor Policy with Continuous Tokens
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01583v1
- Date: Mon, 02 Jun 2025 12:13:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.371027
- Title: FreqPolicy: Frequency Autoregressive Visuomotor Policy with Continuous Tokens
- Title（参考訳）: FreqPolicy: 継続的トークンによる周波数自己回帰型ビズモータポリシ
- Authors: Yiming Zhong, Yumeng Liu, Chuyang Xiao, Zemin Yang, Youzhuo Wang, Yufei Zhu, Ye Shi, Yujing Sun, Xinge Zhu, Yuexin Ma,
- Abstract要約: 本稿では,階層的な周波数成分を段階的にモデル化するビジュモータポリシー学習のための新しいパラダイムを提案する。
さらに精度を高めるために,動作空間の滑らかさと連続性を維持する連続潜在表現を導入する。
我々の手法は、精度と効率の両方で既存の手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.715024408481973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning effective visuomotor policies for robotic manipulation is challenging, as it requires generating precise actions while maintaining computational efficiency. Existing methods remain unsatisfactory due to inherent limitations in the essential action representation and the basic network architectures. We observe that representing actions in the frequency domain captures the structured nature of motion more effectively: low-frequency components reflect global movement patterns, while high-frequency components encode fine local details. Additionally, robotic manipulation tasks of varying complexity demand different levels of modeling precision across these frequency bands. Motivated by this, we propose a novel paradigm for visuomotor policy learning that progressively models hierarchical frequency components. To further enhance precision, we introduce continuous latent representations that maintain smoothness and continuity in the action space. Extensive experiments across diverse 2D and 3D robotic manipulation benchmarks demonstrate that our approach outperforms existing methods in both accuracy and efficiency, showcasing the potential of a frequency-domain autoregressive framework with continuous tokens for generalized robotic manipulation.
- Abstract（参考訳）: ロボット操作のための効果的なビズモータポリシーの学習は、計算効率を維持しながら正確な行動を生成する必要があるため、難しい。
既存の手法は、本質的なアクション表現と基本的なネットワークアーキテクチャに固有の制限があるため、満足できないままである。
低周波成分はグローバルな動きパターンを反映し、高周波成分は微細な局所的詳細を符号化する。
さらに、様々な複雑さのロボット操作タスクは、これらの周波数帯域にわたって異なるレベルのモデリング精度を要求する。
そこで本研究では,階層的な周波数成分を段階的にモデル化するビジュモータポリシー学習のための新しいパラダイムを提案する。
さらに精度を高めるために,動作空間の滑らかさと連続性を維持する連続潜在表現を導入する。
多様な2Dおよび3Dロボット操作ベンチマークによる大規模な実験により、我々のアプローチは精度と効率の両方で既存の手法よりも優れており、一般化されたロボット操作のための連続トークンを用いた周波数領域自己回帰フレームワークの可能性を示している。
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