論文の概要: MetaWorld: Skill Transfer and Composition in a Hierarchical World Model for Grounding High-Level Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17507v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 16:11:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.938374
• Title: MetaWorld: Skill Transfer and Composition in a Hierarchical World Model for Grounding High-Level Instructions
• Title（参考訳）: MetaWorld:ハイレベルインストラクションのための階層型世界モデルにおけるスキル伝達と構成
• Abstract要約: セマンティックプランニングと物理制御を統合した階層型世界モデルであるMetaWorldを提案する。 タスク完了と動作コヒーレンスにおいて,世界モデルベースRLよりも優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6994954303270564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humanoid robot loco-manipulation remains constrained by the semantic-physical gap. Current methods face three limitations: Low sample efficiency in reinforcement learning, poor generalization in imitation learning, and physical inconsistency in VLMs. We propose MetaWorld, a hierarchical world model that integrates semantic planning and physical control via expert policy transfer. The framework decouples tasks into a VLM-driven semantic layer and a latent dynamics model operating in a compact state space. Our dynamic expert selection and motion prior fusion mechanism leverages a pre-trained multi-expert policy library as transferable knowledge, enabling efficient online adaptation via a two-stage framework. VLMs serve as semantic interfaces, mapping instructions to executable skills and bypassing symbol grounding. Experiments on Humanoid-Bench show MetaWorld outperforms world model-based RL in task completion and motion coherence. Our code will be found at https://anonymous.4open.science/r/metaworld-2BF4/
• Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットのロコ操作は、意味論的ギャップによって制約される。 現在の手法では、強化学習におけるサンプル効率の低さ、模倣学習における一般化の低さ、VLMにおける物理的不整合の3つの制限に直面している。 本稿では,専門家の方針伝達を通したセマンティックプランニングと物理的制御を統合した階層的世界モデルであるMetaWorldを提案する。 このフレームワークはタスクをVLM駆動のセマンティック層と、コンパクトな状態空間で動作する潜在ダイナミクスモデルに分離する。 我々の動的専門家選択と運動事前融合機構は、事前訓練されたマルチエキスパートポリシーライブラリを伝達可能な知識として活用し、2段階のフレームワークによる効率的なオンライン適応を可能にする。 VLMはセマンティックインターフェースとして機能し、命令を実行可能なスキルにマッピングし、シンボルグラウンドをバイパスする。 Humanoid-Benchの実験では、MetaWorldはタスク完了とモーションコヒーレンスにおいて世界モデルベースのRLを上回っている。 私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/metaworld-2BF4/で見られます。

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