論文の概要: Decompose and Recompose: Reasoning New Skills from Existing Abilities for Cross-Task Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01448v1
• Date: Sat, 02 May 2026 13:55:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.777685
• Title: Decompose and Recompose: Reasoning New Skills from Existing Abilities for Cross-Task Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: 分解と分解:クロスタスクロボットマニピュレーションのための既存の能力から新しいスキルを推論する
• Authors: Xitie Zhang, Aming Wu, Yahong Han,
• Abstract要約: クロスタスクの一般化は、オープンソースのロボット操作における中核的な課題である。 中間表現としてアトミックなスキルアクションペアを用いたスキル推論フレームワークであるDecomposeとRecomposeを提案する。 われわれのアプローチでは、実演を解釈可能なスキル-アクションアライメントに分解し、モデルが見えないタスクのためにこれらのスキルを再構成できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.91196295385836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-task generalization is a core challenge in open-world robotic manipulation, and the key lies in extracting transferable manipulation knowledge from seen tasks. Recent in-context learning approaches leverage seen task demonstrations to generate actions for unseen tasks without parameter updates. However, existing methods provide only low-level continuous action sequences as context, failing to capture composable skill knowledge and causing models to degenerate into superficial trajectory imitation. We propose Decompose and Recompose, a skill reasoning framework using atomic skill-action pairs as intermediate representations. Our approach decomposes seen demonstrations into interpretable skill--action alignments, enabling the model to recompose these skills for unseen tasks through compositional reasoning. Specifically, we construct a task-adaptive dynamic demonstration library via visual-semantic retrieval combined with skill sequences from a planning agent, complemented by a coverage-aware static library to fill missing skill patterns. Together, these yield skill-comprehensive demonstrations that explicitly elicit compositional reasoning for skill composition and execution ordering. Experiments on the AGNOSTOS benchmark and real-world environments validate our method's zero-shot cross-task generalization capability.
• Abstract（参考訳）: クロスタスクの一般化は、オープンワールドのロボット操作における中核的な課題であり、キーとなるのは、見たタスクから移動可能な操作知識を抽出することである。 最近のコンテキスト内学習アプローチでは、見知らぬタスクのアクションをパラメータ更新なしで生成する。 しかし、既存の手法はコンテキストとして低レベルの連続的なアクションシーケンスしか提供せず、構成可能なスキル知識を捉えることができず、モデルが表面軌道模倣へと退化してしまう。 中間表現としてアトミックなスキルアクションペアを用いたスキル推論フレームワークであるDecomposeとRecomposeを提案する。 提案手法では,実演を解釈可能なスキル・アクション・アライメントに分解し,構成的推論により,未知のタスクに対してこれらのスキルを再構成する。 具体的には,視覚的セマンティック検索と計画エージェントのスキルシーケンスを組み合わせることで,タスク適応型動的実演ライブラリを構築する。 これらとともに、スキル構成と実行順序に対する構成的推論を明示的に引き出す、スキル包括的なデモンストレーションが得られます。 AGNOSTOSベンチマークと実世界の環境実験は、我々の手法のゼロショットクロスタスク一般化能力を検証する。

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