論文の概要: EUPHORIA: Efficient Universal Planning via Hybrid Optimization for Robust Industrial Robotic Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18872v1
• Date: Fri, 15 May 2026 18:25:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.761
• Title: EUPHORIA: Efficient Universal Planning via Hybrid Optimization for Robust Industrial Robotic Assembly
• Title（参考訳）: EUPHORIA:ロバストな産業用ロボット組み立てのためのハイブリッド最適化による効率的なユニバーサルプランニング
• Authors: Shih-Yu Lai, Chia-Ching Yen, Yang-Ting Shen, Peter Yichen Chen, Yu-Lun Liu, Bing-Yu Chen,
• Abstract要約: EUPHORIAは統一されたフレームワークであり、普遍的な少数ショット適応性と動的効率を実現する。 構造的推論のために,ソフトアクタ・クリティカルを用いて訓練した物理インフォームドグラフ変換器を導入する。 実験により、EUPHORIAは分離されたベースライン上でのエネルギー消費を著しく減少させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.727917085274841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Robotic assembly in architectural construction faces a persistent bottleneck: existing planners are either highly specialized, requiring prohibitive retraining for every new geometric design, or operationally inefficient, treating structural sequencing and kinematic motion as disjoint processes. We present EUPHORIA, a unified framework that achieves universal few-shot adaptability and dynamic efficiency through a hybrid optimization strategy. To overcome the retraining bottleneck, we propose a Meta-Geometric Encoder based on Graph Hypernetworks: unlike standard contrastive learning, which performs only feature-level recognition, our hypernetwork dynamically generates policy parameters from a minimal support set, enabling parameter-level adaptation to complex topologies (e.g., domes, arches) without gradient-based retraining. For structural reasoning, we introduce a Physics-Informed Graph Transformer trained via Soft Actor-Critic (SAC), with a Physics-Bias Attention mechanism that modulates attention scores using contact forces from Discrete Element Model (DEM) simulations, guiding the planner toward structurally critical connections. We further ensure operational efficiency through Kinematics-Aware Sequencing, where the SAC objective penalizes high-energy transitions. Finally, we bridge the Sim2Real gap via Residual Stability Correction, a differentiable optimization layer that fine-tunes coarse assembly actions by minimizing a joint energy-stability cost prior to execution. Experiments show that EUPHORIA significantly reduces energy consumption over decoupled baselines and achieves state-of-the-art success rates on unseen, non-standard geometries with minimal few-shot examples, fusing meta-learning, physics-informed attention, and residual optimization into a cohesive, generalized planner.
• Abstract（参考訳）: 既存のプランナーは高度に専門化されており、すべての新しい幾何学的設計に対して禁止的な再訓練を必要とするか、あるいは運用的に非効率で構造的シーケンシングや運動を非結合プロセスとして扱う必要がある。 我々は,ハイブリッド最適化戦略を通じて,汎用的な少数ショット適応性と動的効率を実現する統一フレームワークであるEUPHORIAを提案する。 グラフハイパーネットワークに基づくメタ幾何学エンコーダを提案する。特徴レベルの認識のみを行う標準的なコントラスト学習とは異なり、ハイパーネットワークは最小のサポートセットからポリシーパラメータを動的に生成し、勾配ベースのリトレーニングなしで複雑なトポロジ(ドーム、アーチなど)へのパラメータレベルの適応を可能にする。 構造的推論のために,Soft Actor-Critic (SAC) を用いて訓練された物理インフォームドグラフ変換器を導入し,離散要素モデル (DEM) シミュレーションの接触力を用いて注意点を変調し,プランナーを構造的クリティカルな接続に向けて誘導する物理バイアスアテンション機構を導入する。 我々はさらに、SACが高エネルギー遷移をペナルティ化するKinematics-Aware Sequencingを通じて、運用効率を確保する。 最後に、Sim2RealギャップをResidual Stability Correctionを介してブリッジする。これは、実行前に共同のエネルギー安定コストを最小限に抑えて、粗い組み立て動作を微調整できる、微分可能な最適化層である。 実験により、EUPHORIAは分離されたベースライン上でのエネルギー消費を著しく減少させ、メタラーニング、物理インフォームド・インフォームド・アテンション、残余の最適化といった、目に見えない非標準ジオメトリーにおける最先端の成功率を達成することが示されている。

関連論文リスト

• Alternating Gradient Flow Utility: A Unified Metric for Structural Pruning and Dynamic Routing in Deep Networks [52.153950303594684]
  交互勾配流(Alternating Gradient Flow, AGF)に着想を得た非結合型運動パラダイムを提案する。 AGFはネットワークの構造的「運動ユーティリティ」を正確にキャプチャする 我々は、AGFに誘導されるオフライン構造探索を、ゼロコストの物理プリミティブを介してオンライン実行から切り離すハイブリッドルーティングフレームワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-12T18:19:21Z)
• MAESTRO: Meta-learning Adaptive Estimation of Scalarization Trade-offs for Reward Optimization [56.074760766965085]
  大規模言語モデル(LLM)の整合性のための効率的なパラダイムとしてグループ相対政策最適化が登場している。 我々は,報酬スカラー化を動的潜在ポリシーとして扱い,モデルの終端隠蔽状態を意味的ボトルネックとして活用するMAESTROを提案する。 本稿では,軽量コンダクタネットワークがメタリワード信号としてグループ相対的優位性を生かしてポリシと共進化する,双方向最適化フレームワークにおけるコンテキスト的帯域幅問題としてこれを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-12T05:02:48Z)
• Rethinking Autoregressive Models for Lossless Image Compression via Hierarchical Parallelism and Progressive Adaptation [75.58269386927076]
  自己回帰(AR)モデルは、しばしば計算コストの禁止のために非現実的に除外される。 この研究は、階層的並列性とプログレッシブ適応に基づくフレームワークを導入して、このパラダイムを再考する。 各種データセット(自然,衛星,医療)の実験により,本手法が新たな最先端圧縮を実現することを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-14T06:27:58Z)
• Hybrid action Reinforcement Learning for quantum architecture search [22.797945771013037]
  HyRLQASは、離散ゲート配置と連続パラメータ生成を統合する統合フレームワークである。 我々はHyRLQASが低エネルギー誤差とよりコンパクトな回路構造を一貫して達成していることを示す。 これらの結果は、ハイブリッドアクション強化学習が、自動およびハードウェア効率の量子回路設計への原則的な経路を提供することを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-07T04:00:24Z)
• CollaPipe: Adaptive Segment-Optimized Pipeline Parallelism for Collaborative LLM Training in Heterogeneous Edge Networks [57.95170323315603]
  CollaPipeは、コラボレーティブパイプライン並列性とフェデレーションアグリゲーションを統合し、自己進化型ネットワークをサポートする分散学習フレームワークである。 CollaPipeでは、エンコーダ部分は可変サイズのセグメントに適応的に分割され、パイプライン並列トレーニングのためにモバイルデバイスにデプロイされ、デコーダは生成タスクを処理するためにエッジサーバにデプロイされる。 トレーニング効率を向上させるために,モデルセグメント,マイクロバッチ,帯域幅,送信電力を適応的に割り当てる共同最適化問題を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-24T07:54:01Z)
• The Energy-Efficient Hierarchical Neural Network with Fast FPGA-Based Incremental Learning [0.4317207251910848]
  従来の勾配に基づくトレーニング手法は非効率であり、多くの反復的な更新と高消費電力を必要とする。 本稿では,階層分解とFPGAに基づく直接方程式解法と漸進学習を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 提案手法では,ニューラルネットワークを2つの機能層に分割する。低層はFPGA上の単一ステップ方程式により最適化され,効率よく並列化可能な特徴抽出が可能であり,高層は適応的な漸進的学習を用いて,完全リトレーニングなしで連続的な更新をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-18T15:54:15Z)
• Improved particle swarm optimization algorithm: multi-target trajectory optimization for swarm drones [20.531764063763678]
  従来のParticle Swarm Optimization (PSO) 手法は、リアルタイムシナリオにおける早期収束と遅延に苦慮している。 PSOベースのオンライントラジェクトリプランナであるPE-PSOを提案する。 遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくタスク割り当てと分散PE-PSOを組み合わせたマルチエージェントフレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T04:31:49Z)
• HiLAB: A Hybrid Inverse-Design Framework [0.0]
  HiLABはナノフォトニック構造の逆設計のための新しいパラダイムである。 シミュレーションコストを削減した多様なフリーフォーム構成を生成することで、多機能デバイス設計に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T05:34:56Z)
• Efficient Design of Compliant Mechanisms Using Multi-Objective Optimization [50.24983453990065]
  そこで本研究では,大きな角状脳卒中を許容できる適合型クロスヒンジ機構の合成について述べる。 キネトスタティックな性能測定に基づいて,多目的最適化問題を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T06:29:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。