論文の概要: ActivePusher: Active Learning and Planning with Residual Physics for Nonprehensile Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04646v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 05:28:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-08 18:02:04.994169
• Title: ActivePusher: Active Learning and Planning with Residual Physics for Nonprehensile Manipulation
• Title（参考訳）: ActivePusher:非包括的操作のための残留物理を用いたアクティブラーニングとプランニング
• Authors: Zhuoyun Zhong, Seyedali Golestaneh, Constantinos Chamzas,
• Abstract要約: 学習力学モデルによるプランニングは、現実世界の長期的操作に対して有望なアプローチを提供する。 ActivePusherは、残差物理モデリングとカーネルベースの不確実性駆動型アクティブラーニングを組み合わせたフレームワークである。 シミュレーションと実世界の両環境でのアプローチを評価し,ベースライン手法と比較してデータ効率と計画成功率を改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7405276609125164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Planning with learned dynamics models offers a promising approach toward real-world, long-horizon manipulation, particularly in nonprehensile settings such as pushing or rolling, where accurate analytical models are difficult to obtain. Although learning-based methods hold promise, collecting training data can be costly and inefficient, as it often relies on randomly sampled interactions that are not necessarily the most informative. To address this challenge, we propose ActivePusher, a novel framework that combines residual-physics modeling with kernel-based uncertainty-driven active learning to focus data acquisition on the most informative skill parameters. Additionally, ActivePusher seamlessly integrates with model-based kinodynamic planners, leveraging uncertainty estimates to bias control sampling toward more reliable actions. We evaluate our approach in both simulation and real-world environments and demonstrate that it improves data efficiency and planning success rates compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 学習力学モデルによるプランニングは、特に、正確な解析モデルを得るのが困難であるプッシュやローリングのような非包括的設定において、現実世界の長い水平操作に対して有望なアプローチを提供する。 学習ベースの手法は有望であるが、トレーニングデータの収集にはコストがかかり非効率である。 この課題に対処するため、我々は、残差物理モデリングとカーネルベースの不確実性駆動型アクティブラーニングを組み合わせた新しいフレームワークであるActivePusherを提案し、最も有意義なスキルパラメータにデータ取得を集中させる。 さらに、ActivePusherはモデルベースのキノダイナミックプランナとシームレスに統合し、不確実性推定を活用してより信頼性の高いアクションに向けてバイアス制御サンプリングを行う。 シミュレーションと実世界の両環境でのアプローチを評価し,ベースライン手法と比較してデータ効率と計画成功率を改善することを示す。

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