論文の概要: InCoM: Intent-Driven Perception and Structured Coordination for Whole-Body Mobile Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23024v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 14:03:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.740572
• Title: InCoM: Intent-Driven Perception and Structured Coordination for Whole-Body Mobile Manipulation
• Title（参考訳）: InCoM: 全体移動操作におけるインテント駆動知覚と構造化コーディネーション
• Authors: Jiahao Liu, Cui Wenbo, Haoran Li, Dongbin Zhao,
• Abstract要約: 全身移動操作のための意図駆動型認識と構造化協調フレームワークInCoMを提案する。 InCoMは、動的にマルチスケールの知覚的特徴を重み付けする潜在動作意図を推論し、知覚的注意の段階適応的アロケーションを可能にする。 InCoMは3つのManiSkill-HABシナリオの最先端手法を28.2%、26.1%、23.6%で上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.51938252277959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Whole-body mobile manipulation is a fundamental capability for general-purpose robotic agents, requiring both coordinated control of the mobile base and manipulator and robust perception under dynamically changing viewpoints. However, existing approaches face two key challenges: strong coupling between base and arm actions complicates whole-body control optimization, and perceptual attention is often poorly allocated as viewpoints shift during mobile manipulation. We propose InCoM, an intent-driven perception and structured coordination framework for whole-body mobile manipulation. InCoM infers latent motion intent to dynamically reweight multi-scale perceptual features, enabling stage-adaptive allocation of perceptual attention. To support robust cross-modal perception, InCoM further incorporates a geometric-semantic structured alignment mechanism that enhances multimodal correspondence. On the control side, we design a decoupled coordinated flow matching action decoder that explicitly models coordinated base-arm action generation, alleviating optimization difficulties caused by control coupling. Without access to privileged perceptual information, InCoM outperforms state-of-the-art methods on three ManiSkill-HAB scenarios by 28.2%, 26.1%, and 23.6% in success rate, demonstrating strong effectiveness for whole-body mobile manipulation.
• Abstract（参考訳）: 全体移動操作は汎用ロボットエージェントの基本機能であり、動体ベースとマニピュレータの協調制御と、動的に変化する視点下での堅牢な知覚の両方を必要とする。 しかし、既存のアプローチは2つの大きな課題に直面している: ベースアクションとアームアクションの強い結合は、全身制御の最適化を複雑にし、知覚的注意は、モバイル操作中の視点シフトとして、しばしば不十分に割り当てられる。 全身移動操作のための意図駆動型認識と構造化協調フレームワークInCoMを提案する。 InCoMは、動的にマルチスケールの知覚的特徴を重み付けする潜在動作意図を推論し、知覚的注意の段階適応的アロケーションを可能にする。 堅牢なクロスモーダル知覚をサポートするため、InCoMはさらに、多モーダル対応を強化する幾何学的・意味的構造的アライメント機構を取り入れている。 制御側では,制御結合に起因する最適化の難しさを軽減し,協調したベースアーム動作生成を明示的にモデル化する疎結合なフローマッチング動作デコーダを設計する。 特権的な知覚情報にアクセスせずに、InCoMは3つのManiSkill-HABシナリオにおける最先端の手法を28.2%、26.1%、23.6%の成功率で上回り、全身のモバイル操作に強い効果を示す。

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