論文の概要: Unified Learning of Temporal Task Structure and Action Timing for Bimanual Robot Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06538v1
- Date: Fri, 06 Mar 2026 18:25:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.002787
- Title: Unified Learning of Temporal Task Structure and Action Timing for Bimanual Robot Manipulation
- Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのための時間的タスク構造と行動タイミングの統一学習
- Abstract要約: 時間的タスク構造は、バイマニュアル操作の基本である。
既存のアプローチでは、これらの2つのレベルを分離しています。
本研究は,人間の実演から象徴的・象徴的な時間的制約を学習するためのアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.051601535345819
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Temporal task structure is fundamental for bimanual manipulation: a robot must not only know that one action precedes or overlaps another, but also when each action should occur and how long it should take. While symbolic temporal relations enable high-level reasoning about task structure and alternative execution sequences, concrete timing parameters are equally essential for coordinating two hands at the execution level. Existing approaches address these two levels in isolation, leaving a gap between high-level task planning and low-level movement synchronization. This work presents an approach for learning both symbolic and subsymbolic temporal task constraints from human demonstrations and deriving executable, temporally parametrized plans for bimanual manipulation. Our contributions are (i) a 3-dimensional representation of timings between two actions with methods based on multivariate Gaussian Mixture Models to represent temporal relationships between actions on a subsymbolic level, (ii) a method based on the Davis-Putnam-Logemann-Loveland (DPLL) algorithm that finds and ranks all contradiction-free assignments of Allen relations to action pairs, representing different modes of a task, and (iii) an optimization-based planning system that combines the identified symbolic and subsymbolic temporal task constraints to derive temporally parametrized plans for robot execution. We evaluate our approach on several datasets, demonstrating that our method generates temporally parametrized plans closer to human demonstrations than the most characteristic demonstration baseline.
- Abstract（参考訳）: 時間的タスク構造は、バイマニュアル操作に基本的なものである: ロボットは、あるアクションが他のアクションに先行するか重複するかを知るだけでなく、各アクションがいつ発生し、どれくらい時間がかかるかを知る必要がある。
記号的時間的関係はタスク構造と代替実行シーケンスに関する高レベルな推論を可能にするが、具体的なタイミングパラメータは実行レベルで両手を調整するのにも同様に重要である。
既存のアプローチでは、これらの2つのレベルを分離し、ハイレベルなタスク計画と低レベルなムーブメント同期の間にギャップを残している。
本研究は,人間の実演から象徴的・象徴的な時間的制約を学習し,双方向操作のための実行可能な時間的パラメトリケートプランを導出するアプローチを提案する。
コントリビューション
(i)多変量ガウス混合モデルに基づく方法を用いた2つの行動間のタイミングの3次元表現。
(ii) タスクの異なるモードを表すアレン関係のすべての矛盾のない代入を見つけ、ランク付けするデイビス・パットナム・ローデマン・ローブランド(DPLL)アルゴリズムに基づく方法。
三 ロボット実行のための時間的パラメタライズされた計画を導出するために、識別された象徴的・象徴的な時間的制約を組み合わせた最適化に基づく計画システム。
提案手法は,人間の実演に近づいた時間的パラメトリケート計画を生成することを示すため,複数のデータセットに対するアプローチを評価した。
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