論文の概要: Physically-Grounded Goal Imagination: Physics-Informed Variational Autoencoder for Self-Supervised Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06745v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 06:18:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.102093
• Title: Physically-Grounded Goal Imagination: Physics-Informed Variational Autoencoder for Self-Supervised Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 自己超越型強化学習のための物理インフォームド変分オートエンコーダ
• Authors: Lan Thi Ha Nguyen, Kien Ton Manh, Anh Do Duc, Nam Pham Hai,
• Abstract要約: 自己指導型目標条件強化学習は、ロボットが人間の監督なしに多様なスキルを自律的に獲得することを可能にする。 RIG(Visual Reinforcement Learning with Imagined Goals)のような既存の手法では、変分オートエンコーダ(VAE)を使用して学習空間の目標を生成するが、学習効率を阻害する物理的に不可解な目標を生成する制限がある。 我々は,新しい拡張物理インフォームド変分オートエンコーダ(拡張p3-VAE)を用いて,物理制約を直接VAEトレーニングプロセスに統合する物理インフォームドRIG(PI-RIG)を提案する。 私たちの重要なイノベーションは、潜伏空間を明示的に分離することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Self-supervised goal-conditioned reinforcement learning enables robots to autonomously acquire diverse skills without human supervision. However, a central challenge is the goal setting problem: robots must propose feasible and diverse goals that are achievable in their current environment. Existing methods like RIG (Visual Reinforcement Learning with Imagined Goals) use variational autoencoder (VAE) to generate goals in a learned latent space but have the limitation of producing physically implausible goals that hinder learning efficiency. We propose Physics-Informed RIG (PI-RIG), which integrates physical constraints directly into the VAE training process through a novel Enhanced Physics-Informed Variational Autoencoder (Enhanced p3-VAE), enabling the generation of physically consistent and achievable goals. Our key innovation is the explicit separation of the latent space into physics variables governing object dynamics and environmental factors capturing visual appearance, while enforcing physical consistency through differential equation constraints and conservation laws. This enables the generation of physically consistent and achievable goals that respect fundamental physical principles such as object permanence, collision constraints, and dynamic feasibility. Through extensive experiments, we demonstrate that this physics-informed goal generation significantly improves the quality of proposed goals, leading to more effective exploration and better skill acquisition in visual robotic manipulation tasks including reaching, pushing, and pick-and-place scenarios.
• Abstract（参考訳）: 自己指導型目標条件強化学習は、ロボットが人間の監督なしに多様なスキルを自律的に獲得することを可能にする。 ロボットは、現在の環境で達成可能な、実現可能で多様な目標を提案しなければならない。 RIG(Visual Reinforcement Learning with Imagined Goals)のような既存の手法では、変分オートエンコーダ(VAE)を使用して学習空間の目標を生成するが、学習効率を阻害する物理的に不可解な目標を生成する制限がある。 我々は,新しい拡張物理インフォームド変分オートエンコーダ (Enhanced Physics-Informed Variational Autoencoder, p3-VAE) を用いて, 物理制約を直接VAEトレーニングプロセスに統合し, 物理的に一貫した, 達成可能な目標の生成を可能にする物理インフォームドRIG (PI-RIG) を提案する。 我々の重要な革新は、潜在空間を、微分方程式の制約や保存則を通じて物理的一貫性を保ちながら、オブジェクトのダイナミクスと視覚的外観を捉える環境要因を規定する物理変数に明示的に分離することである。 これにより、オブジェクトの永続性、衝突の制約、動的実現可能性といった基本的な物理的原則を尊重する、物理的に一貫性があり達成可能な目標の生成が可能になる。 広範にわたる実験を通じて,この物理インフォームドゴール生成は提案した目標の質を大幅に向上させ,より効率的な探索と,到達,プッシュ,ピック・アンド・プレイスシナリオを含む視覚ロボット操作タスクのスキル獲得につながることを実証した。

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