論文の概要: CMP: Robust Whole-Body Tracking for Loco-Manipulation via Competence Manifold Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07457v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 18:00:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.489099
• Title: CMP: Robust Whole-Body Tracking for Loco-Manipulation via Competence Manifold Projection
• Title（参考訳）: CMP:コンピテンスマニフォールド投影によるロコマニピュレーションのためのロバスト全体追跡
• Authors: Ziyang Cheng, Haoyu Wei, Hang Yin, Xiuwei Xu, Bingyao Yu, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: Manifold Competence Projectionは、アウト・オブ・ディストリビューションの摂動に対する堅牢性を改善する。 我々は、無限水平安全制約を計算効率の良い単段多様体包含に変換するフレーム-ワイズ安全スキームを用いる。 実験により、CMPは典型的なOODシナリオで最大10倍の生存率向上を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.65196237023754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While decoupled control schemes for legged mobile manipulators have shown robustness, learning holistic whole-body control policies for tracking global end-effector poses remains fragile against Out-of-Distribution (OOD) inputs induced by sensor noise or infeasible user commands. To improve robustness against these perturbations without sacrificing task performance and continuity, we propose Competence Manifold Projection (CMP). Specifically, we utilize a Frame-Wise Safety Scheme that transforms the infinite-horizon safety constraint into a computationally efficient single-step manifold inclusion. To instantiate this competence manifold, we employ a Lower-Bounded Safety Estimator that distinguishes unmastered intentions from the training distribution. We then introduce an Isomorphic Latent Space (ILS) that aligns manifold geometry with safety probability, enabling efficient O(1) seamless defense against arbitrary OOD intents. Experiments demonstrate that CMP achieves up to a 10-fold survival rate improvement in typical OOD scenarios where baselines suffer catastrophic failure, incurring under 10% tracking degradation. Notably, the system exhibits emergent ``best-effort'' generalization behaviors to progressively accomplish OOD goals by adhering to the competence boundaries. Result videos are available at: https://shepherd1226.github.io/CMP.
• Abstract（参考訳）: 脚付き移動マニピュレータの分離制御スキームは堅牢性を示しているが、グローバルエンドエフェクタのポーズを追跡するための全体的全身制御ポリシーは、センサノイズやユーザコマンドによって誘導されるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インプットに対して脆弱である。 タスク性能と連続性を犠牲にすることなく、これらの摂動に対する堅牢性を向上させるために、コンピテンス・マニフォールド・プロジェクション(CMP)を提案する。 具体的には、無限水平安全制約を計算効率の良い単段多様体包含に変換するフレーム-ワイズ安全スキームを利用する。 この能力多様体のインスタンス化には、未熟な意図とトレーニング分布を区別する低境界安全推定器を用いる。 次に、多様体幾何を安全確率と整列させ、任意の OOD 意図に対して効率的な O(1) をシームレスに防御する等方ラテント空間(ILS)を導入する。 実験により、ベースラインが破滅的な故障を被る典型的なOODシナリオにおいて、CMPは最大10倍の生存率向上を実現し、10%の追跡劣化が生じることが示された。 特に、このシステムは、能力境界に固執することによって、OOD目標を段階的に達成する「最善」な一般化行動を示す。 結果のビデオは、https://shepherd1226.github.io/CMP.comで公開されている。

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