論文の概要: Resolving State Ambiguity in Robot Manipulation via Adaptive Working Memory Recoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24638v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 05:20:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.583274
• Title: Resolving State Ambiguity in Robot Manipulation via Adaptive Working Memory Recoding
• Title（参考訳）: 適応的ワーキングメモリ再符号化によるロボットマニピュレーションにおける状態の曖昧さの解消
• Abstract要約: PAMはアダプティブ・ワーキング・メモリを備えた新しいビズモータ・ポリシーである。 300フレームの履歴ウィンドウをサポートし、高い推論速度を維持している。 我々は、7つのタスクを慎重に設計し、PAMが複数の状態曖昧性のシナリオを同時に処理できることを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.400431805327093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State ambiguity is common in robotic manipulation. Identical observations may correspond to multiple valid behavior trajectories. The visuomotor policy must correctly extract the appropriate types and levels of information from the history to identify the current task phase. However, naively extending the history window is computationally expensive and may cause severe overfitting. Inspired by the continuous nature of human reasoning and the recoding of working memory, we introduce PAM, a novel visuomotor Policy equipped with Adaptive working Memory. With minimal additional training cost in a two-stage manner, PAM supports a 300-frame history window while maintaining high inference speed. Specifically, a hierarchical frame feature extractor yields two distinct representations for motion primitives and temporal disambiguation. For compact representation, a context router with range-specific queries is employed to produce compact context features across multiple history lengths. And an auxiliary objective of reconstructing historical information is introduced to ensure that the context router acts as an effective bottleneck. We meticulously design 7 tasks and verify that PAM can handle multiple scenarios of state ambiguity simultaneously. With a history window of approximately 10 seconds, PAM still supports stable training and maintains inference speeds above 20Hz. Project website: https://tinda24.github.io/pam/
• Abstract（参考訳）: 状態の曖昧さはロボット操作において一般的である。 同一の観測は、複数の有効な行動軌跡に対応することがある。 バイスモータポリシーは、現在のタスクフェーズを特定するために、履歴から適切なタイプの情報とレベルを正しく抽出する必要がある。 しかし, 履歴ウィンドウの拡張は計算コストが高く, 過度なオーバーフィッティングを引き起こす可能性がある。 人間の推論の連続性と作業記憶の復号化に着想を得て,適応型ワーキングメモリを備えた新しいビジュモータ政策であるPAMを導入する。 2段階のトレーニングコストが最小限に抑えられ、PAMは300フレームの履歴ウィンドウをサポートし、高い推論速度を維持している。 具体的には、階層的なフレーム特徴抽出器は、運動プリミティブと時間的曖昧さの2つの異なる表現を与える。 コンパクトな表現には、複数の履歴の長さにまたがるコンパクトなコンテキスト特徴を生成するために、範囲固有のクエリを持つコンテキストルータを用いる。 また、コンテキストルータが効果的なボトルネックとして機能することを保証するために、歴史的情報を再構築する補助的目的を導入する。 我々は、7つのタスクを慎重に設計し、PAMが複数の状態曖昧性のシナリオを同時に処理できることを検証する。 履歴ウィンドウは約10秒で、PAMは安定したトレーニングをサポートし、20Hz以上の推論速度を維持する。 プロジェクトウェブサイト: https://tinda24.github.io/pam/

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