論文の概要: AnchorDP3: 3D Affordance Guided Sparse Diffusion Policy for Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19269v2
• Date: Wed, 25 Jun 2025 05:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 12:28:29.376776
• Title: AnchorDP3: 3D Affordance Guided Sparse Diffusion Policy for Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: AnchorDP3:3D Affordance Guided Sparse Diffusion Policy for Robotic Manipulation
• Authors: Ziyan Zhao, Ke Fan, He-Yang Xu, Ning Qiao, Bo Peng, Wenlong Gao, Dongjiang Li, Hui Shen,
• Abstract要約: AnchorDP3は、デュアルアームロボット操作のための拡散ポリシーフレームワークである。 大規模で手続き的に生成されたシミュレーションデータに基づいて訓練される。 RoboTwinベンチマークの平均成功率は98.7%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.603450327406879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present AnchorDP3, a diffusion policy framework for dual-arm robotic manipulation that achieves state-of-the-art performance in highly randomized environments. AnchorDP3 integrates three key innovations: (1) Simulator-Supervised Semantic Segmentation, using rendered ground truth to explicitly segment task-critical objects within the point cloud, which provides strong affordance priors; (2) Task-Conditioned Feature Encoders, lightweight modules processing augmented point clouds per task, enabling efficient multi-task learning through a shared diffusion-based action expert; (3) Affordance-Anchored Keypose Diffusion with Full State Supervision, replacing dense trajectory prediction with sparse, geometrically meaningful action anchors, i.e., keyposes such as pre-grasp pose, grasp pose directly anchored to affordances, drastically simplifying the prediction space; the action expert is forced to predict both robot joint angles and end-effector poses simultaneously, which exploits geometric consistency to accelerate convergence and boost accuracy. Trained on large-scale, procedurally generated simulation data, AnchorDP3 achieves a 98.7% average success rate in the RoboTwin benchmark across diverse tasks under extreme randomization of objects, clutter, table height, lighting, and backgrounds. This framework, when integrated with the RoboTwin real-to-sim pipeline, has the potential to enable fully autonomous generation of deployable visuomotor policies from only scene and instruction, totally eliminating human demonstrations from learning manipulation skills.
• Abstract（参考訳）: 両腕ロボット操作のための拡散ポリシーフレームワークであるAnchorDP3について述べる。 AnchorDP3は、3つの重要なイノベーションを統合している: 1) シミュレーター・スーパービジョン・セマンティック・セマンティック・セマンティクス(Simulator-Supervised Semantic Segmentation)、レンダリングされた地上の真実を使って、ポイントクラウド内でタスククリティカルなオブジェクトを明示的にセグメンテーションし、強力なアプライアンスを提供する、(2) タスク・コンディション・フィーチャーエンコーダ(Task-Conditioned Feature Encodeer)、ライトウェイトモジュール(Lightlight Modules Processing augmented point clouds per task)、共有拡散ベースのアクションエキスパートによる効率的なマルチタスク学習を可能にする、(3) Affordance-Anchored Keypose Diffusion with Full State Supervision、sparse、幾何学的に意味のあるアクションアンカーで密集した軌道予測を置き換える、例えば、セマンティクスのセマンティクスは、アプライアンスに直結したポーズし、空間を劇的に単純化する。 大規模で手続き的に生成されたシミュレーションデータに基づいて訓練されたAnchorDP3は、オブジェクト、乱雑、テーブルの高さ、照明、背景といった様々なタスクにおいて、RoboTwinベンチマークの平均成功率は98.7%に達する。 このフレームワークは、RoboTwinのリアルタイムパイプラインと統合されると、シーンとインストラクションのみからデプロイ可能なビジュモータポリシを完全に自律的に生成し、人間のデモを操作スキルから完全に排除する可能性がある。

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