論文の概要: F2F-AP: Flow-to-Future Asynchronous Policy for Real-time Dynamic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02408v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 17:57:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.149362
• Title: F2F-AP: Flow-to-Future Asynchronous Policy for Real-time Dynamic Manipulation
• Title（参考訳）: F2F-AP:リアルタイム動的操作のためのフロー・ツー・フューチャー非同期ポリシー
• Authors: Haoyu Wei, Xiuwei Xu, Ziyang Cheng, Hang Yin, Angyuan Ma, Bingyao Yu, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: 非同期推論はロボット操作における主要なパラダイムとして現れている。 本稿では,予測対象の流れを利用して将来の観測を合成する新しい枠組みを提案する。 本手法は複雑な動的操作タスクにおける応答性と成功率を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.06267255986041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Asynchronous inference has emerged as a prevalent paradigm in robotic manipulation, achieving significant progress in ensuring trajectory smoothness and efficiency. However, a systemic challenge remains unresolved, as inherent latency causes generated actions to inevitably lag behind the real-time environment. This issue is particularly exacerbated in dynamic scenarios, where such temporal misalignment severely compromises the policy's ability to interpret and react to rapidly evolving surroundings. In this paper, we propose a novel framework that leverages predicted object flow to synthesize future observations, incorporating a flow-based contrastive learning objective to align the visual feature representations of predicted observations with ground-truth future states. Empowered by this anticipated visual context, our asynchronous policy gains the capacity for proactive planning and motion, enabling it to explicitly compensate for latency and robustly execute manipulation tasks involving actively moving objects. Experimental results demonstrate that our approach significantly enhances responsiveness and success rates in complex dynamic manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: 非同期推論はロボット操作における主要なパラダイムとして現れ、軌道の滑らかさと効率性を確保するために大きな進歩を遂げている。 しかし、本質的なレイテンシは、発生したアクションがリアルタイム環境に必然的に遅れることを引き起こすため、体系的な課題は未解決のままである。 この問題は特に動的シナリオにおいて悪化しており、このような時間的ミスアライメントは、急速に進化する環境に対する政策の解釈と反応の能力を著しく損なう。 本稿では,予測対象の流れを利用して将来の観測を合成する新しいフレームワークを提案する。 この期待された視覚的コンテキストを活用することで、非同期ポリシはプロアクティブな計画と動作の能力を獲得し、遅延を明示的に補償し、アクティブに動くオブジェクトを含む操作タスクを堅牢に実行できます。 実験により,複雑な動的操作タスクの応答性と成功率を大幅に向上することが示された。

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