論文の概要: Hierarchical Proportion Models for Motion Generation via Integration of Motion Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03188v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 06:57:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.122986
• Title: Hierarchical Proportion Models for Motion Generation via Integration of Motion Primitives
• Title（参考訳）: モーションプリミティブの統合による動き生成のための階層的確率モデル
• Authors: Yu-Han Shu, Toshiaki Tsuji, Sho Sakaino,
• Abstract要約: イミテーション・ラーニング(IL)は、ロボットがデモから人間のような動きのスキルを習得することを可能にする。 本研究では、動きプリミティブと比例に基づく動き合成を統合する階層型ILフレームワークを提案する。 学習の柔軟性、計算コスト、適応性の間のトレードオフを検討するために、3つのモデル変種が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09558392439655013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation learning (IL) enables robots to acquire human-like motion skills from demonstrations, but it still requires extensive high-quality data and retraining to handle complex or long-horizon tasks. To improve data efficiency and adaptability, this study proposes a hierarchical IL framework that integrates motion primitives with proportion-based motion synthesis. The proposed method employs a two-layer architecture, where the upper layer performs long-term planning, while a set of lower-layer models learn individual motion primitives, which are combined according to specific proportions. Three model variants are introduced to explore different trade-offs between learning flexibility, computational cost, and adaptability: a learning-based proportion model, a sampling-based proportion model, and a playback-based proportion model, which differ in how the proportions are determined and whether the upper layer is trainable. Through real-robot pick-and-place experiments, the proposed models successfully generated complex motions not included in the primitive set. The sampling-based and playback-based proportion models achieved more stable and adaptable motion generation than the standard hierarchical model, demonstrating the effectiveness of proportion-based motion integration for practical robot learning.
• Abstract（参考訳）: イミテーション・ラーニング(IL)は、ロボットがデモから人間のような動きのスキルを習得することを可能にするが、複雑なタスクや長距離タスクを扱うためには、まだまだ大量の高品質なデータと再訓練が必要である。 本研究では,データ効率と適応性を改善するために,動きプリミティブと比例に基づく動き合成を統合する階層型ILフレームワークを提案する。 提案手法は,上層層が長期計画を行う2層アーキテクチャを用いており,下層モデルの集合は個々の動きプリミティブを学習する。 学習の柔軟性,計算コスト,適応性の相違を検討するために,学習ベース比例モデル,サンプリングベース比例モデル,再生ベース比例モデルという3つのモデルモデルが導入された。 実ロボットのピック・アンド・プレイス実験を通じて、提案したモデルはプリミティブ・セットに含まれない複雑な動きをうまく生成した。 サンプリングベースおよび再生ベース比例モデルは、標準的な階層モデルよりも安定かつ適応可能な運動生成を実現し、実用的なロボット学習における比例ベースの運動積分の有効性を実証した。

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