論文の概要: Skill-Aware Diffusion for Generalizable Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11266v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 13:14:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.81234
• Title: Skill-Aware Diffusion for Generalizable Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: 汎用ロボットマニピュレーションのためのスキル・アウェア拡散
• Abstract要約: 本稿では,スキルレベルの情報を明示的に組み込んだSADiff(Skill-Aware Diffusion)を提案する。 SADiffは、学習可能なスキルトークンを備えたスキル認識エンコーディングモジュールを通じて、スキル固有の表現を学ぶ。 シミュレーションと実世界の設定実験により、SADiffは様々な操作タスクで優れたパフォーマンスと一般化を実現していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.771128286526634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust generalization in robotic manipulation is crucial for robots to adapt flexibly to diverse environments. Existing methods usually improve generalization by scaling data and networks, but model tasks independently and overlook skill-level information. Observing that tasks within the same skill share similar motion patterns, we propose Skill-Aware Diffusion (SADiff), which explicitly incorporates skill-level information to improve generalization. SADiff learns skill-specific representations through a skill-aware encoding module with learnable skill tokens, and conditions a skill-constrained diffusion model to generate object-centric motion flow. A skill-retrieval transformation strategy further exploits skill-specific trajectory priors to refine the mapping from 2D motion flow to executable 3D actions. Furthermore, we introduce IsaacSkill, a high-fidelity dataset containing fundamental robotic skills for comprehensive evaluation and sim-to-real transfer. Experiments in simulation and real-world settings show that SADiff achieves good performance and generalization across various manipulation tasks. Code, data, and videos are available at https://sites.google.com/view/sa-diff.
• Abstract（参考訳）: ロボット操作におけるロバストな一般化は、ロボットが多様な環境に柔軟に適応するために不可欠である。 既存の手法は通常、データとネットワークのスケーリングによって一般化を改善するが、個別にタスクをモデル化し、スキルレベルの情報を見落としている。 同じスキル内のタスクが同様の動作パターンを共有するのを観察し、スキルレベルの情報を明示的に組み込んだSADiff(Skill-Aware Diffusion)を提案する。 SADiffは、学習可能なスキルトークンを備えたスキル認識型エンコーディングモジュールを通じて、スキル固有の表現を学び、スキル制約付き拡散モデルを用いて、オブジェクト中心のモーションフローを生成する。 スキル検索変換戦略は,2次元運動フローから実行可能な3次元動作へのマッピングを洗練するために,スキル固有の軌道先をさらに活用する。 さらに、包括的評価とシム・トゥ・リアル・トランスファーのための基本的なロボット技術を含む高忠実度データセットであるIsaacSkillを紹介した。 シミュレーションと実世界の設定実験により、SADiffは様々な操作タスクで優れたパフォーマンスと一般化を実現していることが示された。 コード、データ、ビデオはhttps://sites.google.com/view/sa-diff.comで公開されている。

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