論文の概要: AdaWorldPolicy: World-Model-Driven Diffusion Policy with Online Adaptive Learning for Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20057v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 17:12:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.91766
• Title: AdaWorldPolicy: World-Model-Driven Diffusion Policy with Online Adaptive Learning for Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: AdaWorldPolicy: ロボットマニピュレーションのためのオンライン適応学習による世界モデル駆動拡散政策
• Authors: Ge Yuan, Qiyuan Qiao, Jing Zhang, Dong Xu,
• Abstract要約: オンライン適応学習(AdaWorldPolicy)を用いた統合フレームワーク「世界モデル駆動拡散政策」を導入する。 私たちの中核となる洞察は、世界モデルは強力な監視信号を提供し、動的環境におけるオンライン適応学習を可能にします。 AdaWorldPolicyは、アウト・オブ・ディストリビューションシナリオへの動的適応能力を備えた最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.592383721590402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective robotic manipulation requires policies that can anticipate physical outcomes and adapt to real-world environments. Effective robotic manipulation requires policies that can anticipate physical outcomes and adapt to real-world environments. In this work, we introduce a unified framework, World-Model-Driven Diffusion Policy with Online Adaptive Learning (AdaWorldPolicy) to enhance robotic manipulation under dynamic conditions with minimal human involvement. Our core insight is that world models provide strong supervision signals, enabling online adaptive learning in dynamic environments, which can be complemented by force-torque feedback to mitigate dynamic force shifts. Our AdaWorldPolicy integrates a world model, an action expert, and a force predictor-all implemented as interconnected Flow Matching Diffusion Transformers (DiT). They are interconnected via the multi-modal self-attention layers, enabling deep feature exchange for joint learning while preserving their distinct modularity characteristics. We further propose a novel Online Adaptive Learning (AdaOL) strategy that dynamically switches between an Action Generation mode and a Future Imagination mode to drive reactive updates across all three modules. This creates a powerful closed-loop mechanism that adapts to both visual and physical domain shifts with minimal overhead. Across a suite of simulated and real-robot benchmarks, our AdaWorldPolicy achieves state-of-the-art performance, with dynamical adaptive capacity to out-of-distribution scenarios.
• Abstract（参考訳）: 効果的なロボット操作は、物理的な成果を予測し、現実世界の環境に適応できるポリシーを必要とする。 効果的なロボット操作は、物理的な成果を予測し、現実世界の環境に適応できるポリシーを必要とする。 本研究では,オンライン適応学習(AdaWorldPolicy)を用いた世界モデル駆動拡散政策(World-Model-Driven Diffusion Policy)を導入した。 私たちの中核となる洞察は、世界モデルは強力な監視信号を提供し、動的環境におけるオンライン適応学習を可能にします。 我々のAdaWorldPolicyは、相互接続型フローマッチング拡散変換器(DiT)として実装された世界モデル、アクションエキスパート、および力予測器を統合する。 それらはマルチモーダルな自己認識層を介して相互接続され、異なるモジュラリティ特性を維持しながら、ジョイントラーニングのための深い特徴交換を可能にする。 さらに,アクション生成モードとFuture Imaginationモードを動的に切り替えることで,3つのモジュールにまたがるリアクティブアップデートを駆動する新しいオンライン適応学習(AdaOL)戦略を提案する。 これにより、最小限のオーバーヘッドで視覚的および物理的ドメインシフトに適応する強力なクローズドループ機構が生成される。 私たちのAdaWorldPolicyは、シミュレーションと実ロボットのベンチマークスイート全体で最先端のパフォーマンスを実現しています。

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