論文の概要: FieldGen: From Teleoperated Pre-Manipulation Trajectories to Field-Guided Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20774v2
• Date: Tue, 28 Oct 2025 17:10:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 13:20:32.86295
• Title: FieldGen: From Teleoperated Pre-Manipulation Trajectories to Field-Guided Data Generation
• Title（参考訳）: FieldGen: Teleoperated Pre-Manipulation Trajectories から Field-Guided Data Generation へ
• Authors: Wenhao Wang, Kehe Ye, Xinyu Zhou, Tianxing Chen, Cao Min, Qiaoming Zhu, Xiaokang Yang, Ping Luo, Yongjian Shen, Yang Yang, Maoqing Yao, Yao Mu,
• Abstract要約: FieldGenは、スケーラブルで多様な、高品質な実世界のデータ収集を可能にする、フィールド誘導型データ生成フレームワークである。 実験により、FieldGenでトレーニングされたポリシーは、遠隔操作ベースのベースラインと比較して、より高い成功率と安定性を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.28409233931666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale and diverse datasets are vital for training robust robotic manipulation policies, yet existing data collection methods struggle to balance scale, diversity, and quality. Simulation offers scalability but suffers from sim-to-real gaps, while teleoperation yields high-quality demonstrations with limited diversity and high labor cost. We introduce FieldGen, a field-guided data generation framework that enables scalable, diverse, and high-quality real-world data collection with minimal human supervision. FieldGen decomposes manipulation into two stages: a pre-manipulation phase, allowing trajectory diversity, and a fine manipulation phase requiring expert precision. Human demonstrations capture key contact and pose information, after which an attraction field automatically generates diverse trajectories converging to successful configurations. This decoupled design combines scalable trajectory diversity with precise supervision. Moreover, FieldGen-Reward augments generated data with reward annotations to further enhance policy learning. Experiments demonstrate that policies trained with FieldGen achieve higher success rates and improved stability compared to teleoperation-based baselines, while significantly reducing human effort in long-term real-world data collection. Webpage is available at https://fieldgen.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 大規模で多様なデータセットは、堅牢なロボット操作ポリシーのトレーニングには不可欠だが、既存のデータ収集手法は、スケール、多様性、品質のバランスをとるのに苦労している。 シミュレーションはスケーラビリティを提供するが、模擬と現実のギャップに悩まされ、遠隔操作は多様性と労働コストに制限された高品質なデモンストレーションをもたらす。 フィールド誘導型データ生成フレームワークであるFieldGenを導入し、人間の監督を最小限に抑えながら、スケーラブルで多様で高品質な実世界のデータ収集を可能にする。 FieldGenは操作を2つのステージに分解する。 人間のデモンストレーションは、キーコンタクトをキャプチャして情報をポーズし、その後アトラクションフィールドは、成功した構成に収束した多様な軌道を自動的に生成する。 この分離された設計は、スケーラブルな軌道の多様性と正確な監督を組み合わせる。 さらに、FieldGen-Rewardはポリシー学習をさらに強化するために報酬アノテーション付きデータを生成する。 実験により、FieldGenでトレーニングされたポリシーは、遠隔操作ベースのベースラインよりも高い成功率と安定性を達成すると同時に、長期的な実世界のデータ収集における人間の労力を大幅に削減することを示した。 Webページはhttps://fieldgen.github.io/.comで公開されている。

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