論文の概要: Trajectory-Consistent Flow Matching for Robust Visuomotor Policy Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08511v1
- Date: Fri, 08 May 2026 21:44:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 15:15:27.31261
- Title: Trajectory-Consistent Flow Matching for Robust Visuomotor Policy Learning
- Title（参考訳）: ロバストビジュモータ政策学習のためのトラジェクトリ一貫性フローマッチング
- Abstract要約: フローマッチングポリシは、ノイズを動作に伝達する連続速度場を学習し、ロボット操作のための決定論的推論を可能にする。
標準トレーニングは、軌道の複雑な誤りを引き起こすミスマッチである、そのフィールドの数値的な統合を必要とする間、ポイントワイドな速度目標を最適化する。
本研究では,(1)全時間間隔にわたって時間的監督を均一に行う補助的整流流速度回帰,(2)軌道上の速度場の統合的変位を監督する多段階軌道整合性トレーニング,(3)時間的滑らかさを強制する速度場正規化の4つの補完策を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7616042687330642
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Flow matching policies learn continuous velocity fields that transport noise to actions, enabling fast deterministic inference for robot manipulation. However, standard training optimizes a pointwise velocity objective while inference requires numerical integration of that field -- a mismatch that causes compounding trajectory errors. We propose four complementary remedies: (1) auxiliary rectified flow velocity regression that provides uniform temporal supervision across the full time interval; (2) multi-step trajectory consistency training that supervises the integrated displacement of the velocity field over trajectory segments, directly closing the train-inference gap; (3) velocity field regularization that enforces temporal smoothness, preventing oscillations that destabilize integration; and (4) fourth-order Runge-Kutta (RK4) inference that reduces global discretization error by orders of magnitude over Euler methods. Critically, these components are not independently sufficient -- RK4 without a smooth velocity field fails, and smoothness without trajectory-level supervision still drifts, as our ablation study confirms. We further pair these with a dual-view 3D point cloud encoder using two independent PointNet encoders for complementary spatial perception. On four real-robot tasks across a Franka arm and a Boston Dynamics Spot, our method achieves 70% and 60% overall success on two long-horizon multi-phase tasks where both baselines score 0%, and reaches 100% on precision tool placement. Three MetaWorld simulation tasks confirm consistent improvements, validating that trajectory-level supervision is essential for reliable policy execution.
- Abstract（参考訳）: フローマッチングポリシは、ノイズをアクションに伝達する連続速度場を学習し、ロボット操作の高速な決定論的推論を可能にする。
しかし、標準的なトレーニングは、軌道誤差を複雑にするミスマッチである、そのフィールドの数値的な統合を必要とする間、ポイントワイドな速度目標を最適化する。
本研究では,(1)時間間隔を均一に監視する補助的整流流流速回帰,(2)軌道セグメント上の速度場の統合変位を監督する多段階軌道整合性トレーニング,(3)時間的滑らかさを強制する速度場正規化,統合を不安定にする振動の防止,(4)オイラー法による大域的離散化誤差を低減する4次ランゲ・クッタ(RK4)推論の4つの補完策を提案する。
重要なことに、これらの成分は独立して十分ではない -- 滑らかな速度場のないRK4は失敗し、軌道レベルの監督のない滑らかさは依然として漂流している。
さらに,2つの独立なポイントネットエンコーダを用いて,両視点3Dポイントクラウドエンコーダと組み合わせ,空間知覚を補完する。
本手法は,FrankaアームとBoston Dynamics Spotにまたがる4つの実ロボットタスクにおいて,両ベースラインが0%,精度ツール配置で100%に達する2つの長水平多相タスクにおいて,70%と60%の総合的な成功を達成している。
MetaWorldの3つのシミュレーションタスクが一貫した改善を確認し、信頼性の高いポリシー実行には軌道レベルの監督が不可欠であることを検証している。
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