論文の概要: Self-Adapting Improvement Loops for Robotic Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06658v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 04:34:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.394908
• Title: Self-Adapting Improvement Loops for Robotic Learning
• Title（参考訳）: ロボット学習のための自己適応型改善ループ
• Authors: Calvin Luo, Zilai Zeng, Mingxi Jia, Yilun Du, Chen Sun,
• Abstract要約: 専門家によるデモンストレーションで訓練されたビデオ生成モデルは、ロボットタスクを解くためのパフォーマンスの高いテキスト条件付きビジュアルプランナーとして利用されてきた。 本研究では,自己生成トラジェクトリ上で,ドメイン内ビデオモデルを反復的に更新する自己改善ループ(SAIL)を提案する。 従来のドメイン内ビデオモデルトレーニングでは,新規タスクの繰り返しに対して,パフォーマンスが継続的に向上することが確認できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.831669239990042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video generative models trained on expert demonstrations have been utilized as performant text-conditioned visual planners for solving robotic tasks. However, generalization to unseen tasks remains a challenge. Whereas improved generalization may be facilitated by leveraging learned prior knowledge from additional pre-collected offline data sources, such as web-scale video datasets, in the era of experience we aim to design agents that can continuously improve in an online manner from self-collected behaviors. In this work we thus propose the Self-Adapting Improvement Loop (SAIL), where an in-domain video model iteratively updates itself on self-produced trajectories, collected through adaptation with an internet-scale pretrained video model, and steadily improves its performance for a specified task of interest. We apply SAIL to a diverse suite of MetaWorld tasks, as well as two manipulation tasks on a real robot arm, and find that performance improvements continuously emerge over multiple iterations for novel tasks initially unseen during original in-domain video model training. Furthermore, we discover that SAIL is surprisingly robust regarding if and how the self-collected experience is filtered, and the quality of the initial in-domain demonstrations. Through adaptation with summarized internet-scale data, and learning through online experience, we thus demonstrate a way to iteratively bootstrap a high-performance video model for solving novel robotic tasks through self-improvement.
• Abstract（参考訳）: 専門家によるデモンストレーションで訓練されたビデオ生成モデルは、ロボットタスクを解くためのパフォーマンスの高いテキスト条件付きビジュアルプランナーとして利用されてきた。 しかし、目に見えないタスクへの一般化は依然として課題である。 ウェブスケールビデオデータセットなどのオフラインデータソースから学習した事前知識を活用することで、一般化の向上が促進される一方、経験の時代には、自己収集行動からオンライン的に継続的に改善できるエージェントを設計することを目指している。 そこで本研究では,自己適応改善ループ(SAIL)を提案する。このループでは,ドメイン内ビデオモデルが自己生成トラジェクトリを反復的に更新し,インターネットスケールの事前学習ビデオモデルに適応して収集し,特定のタスクに対するパフォーマンスを着実に改善する。 そこで本研究では,SAILを多種多様なMetaWorldタスクスイートに適用し,実際のロボットアーム上での2つの操作タスクについて検討した。 さらに、SAILは、自己コンパイル体験がフィルタリングされるかどうか、初期ドメイン内デモの品質に関して驚くほど堅牢であることがわかった。 要約したインターネットスケールデータに適応し、オンライン体験を通じて学習することで、自己改善によって新しいロボットタスクを解くための高性能ビデオモデルを反復的にブートストラップする方法を実証する。

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