論文の概要: AffordGen: Generating Diverse Demonstrations for Generalizable Object Manipulation with Afford Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10579v1
• Date: Sun, 12 Apr 2026 10:56:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.111412
• Title: AffordGen: Generating Diverse Demonstrations for Generalizable Object Manipulation with Afford Correspondence
• Title（参考訳）: AffordGen: Afford対応を用いた一般化可能なオブジェクト操作のための多元的デモ生成
• Authors: Jiawei Zhang, Kaizhe Hu, Yingqian Huang, Yuanchen Ju, Zhengrong Xue, Huazhe Xu,
• Abstract要約: AffordGenは、新しいロボット操作トラジェクトリを生成するフレームワークである。 これは、余裕のセマンティック・ジェネリザビリティと、エンドツーエンド学習のリアクティブ・ロバスト性を組み合わせたものである。 実験によると、AffordGenでトレーニングされたポリシーは高い成功率を実現し、ゼロショットの一般化を真に見えないオブジェクトに可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.46817120361278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the recent success of modern imitation learning methods in robot manipulation, their performance is often constrained by geometric variations due to limited data diversity. Leveraging powerful 3D generative models and vision foundation models (VFMs), the proposed AffordGen framework overcomes this limitation by utilizing the semantic correspondence of meaningful keypoints across large-scale 3D meshes to generate new robot manipulation trajectories. This large-scale, affordance-aware dataset is then used to train a robust, closed-loop visuomotor policy, combining the semantic generalizability of affordances with the reactive robustness of end-to-end learning. Experiments in simulation and the real world show that policies trained with AffordGen achieve high success rates and enable zero-shot generalization to truly unseen objects, significantly improving data efficiency in robot learning.
• Abstract（参考訳）: 近年のロボット操作における模倣学習手法の成功にもかかわらず、その性能はデータ多様性の制限による幾何学的変動によって制約されることが多い。 強力な3D生成モデルとビジョンファウンデーションモデル(VFM)を活用して、提案されたAffordGenフレームワークは、大規模な3Dメッシュ間で有意義なキーポイントの意味的対応を利用して、新しいロボット操作トラジェクトリを生成することにより、この制限を克服する。 この大規模でアベイランス対応のデータセットは、アベイランスのセマンティック・ジェネリザビリティとエンドツーエンド学習のリアクティブ・ロバスト性を組み合わせた、堅牢でクローズドなループビズモータポリシのトレーニングに使用される。 シミュレーションと実世界の実験により、AffordGenでトレーニングされたポリシーは高い成功率を達成し、ゼロショットの一般化を真に見えないオブジェクトに可能にし、ロボット学習におけるデータ効率を著しく改善することが示された。

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