論文の概要: ChronoFlow-Policy: Unifying Past-Current-Future Interaction Flow in Visuomotor Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31493v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 11:12:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.189535
• Title: ChronoFlow-Policy: Unifying Past-Current-Future Interaction Flow in Visuomotor Policy Learning
• Title（参考訳）: クロノフロー・ポリティクス:ビジュモータ政策学習における過去-未来相互作用フローの統合
• Authors: Bokai Lin, Yifu Xu, Xinyu Zhan, Hongjie Fang, Jialin Tian, Fu-Cheng Zhang, Yong-Lu Li, Cewu Lu, Lixin Yang,
• Abstract要約: textbfpast, current, and future interaction dynamics through sparse 3D keypoints。 我々は,ChronoFlowとアクションシーケンスを協調学習する拡散型ビズモータポリシである textbfChronoFlow-Policy を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.20702983310292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual signals play a crucial role in policy learning by enabling models to capture object motion and interaction dynamics. Just as humans reason about actions using both past experience and anticipated outcomes, effective policies should integrate past interactions with future predictions. However, existing visuomotor policies typically model either historical context or future dynamics in isolation, lacking a unified temporal representation of interaction dynamics. In this work, we introduce \textbf{ChronoFlow}, a temporally unified representation that captures \textbf{past, current, and future} interaction dynamics through sparse 3D keypoints of both objects and the gripper. Based on this representation, we propose \textbf{ChronoFlow-Policy}, a diffusion-based visuomotor policy that jointly learns ChronoFlow and action sequences through a co-training objective. Experiments on 14 simulated tasks and 5 real-world manipulation tasks demonstrate that ChronoFlow-Policy consistently outperforms strong diffusion-policy baselines and improves robustness in long-horizon and non-Markovian manipulation scenarios.
• Abstract（参考訳）: 視覚信号は、モデルがオブジェクトの動きと相互作用のダイナミクスをキャプチャできるようにすることによって、ポリシー学習において重要な役割を果たす。 人間が過去の経験と予測結果の両方を使ってアクションを判断するのと同じように、効果的なポリシーは過去のインタラクションと将来の予測を統合するべきである。 しかし、既存のビジュモータポリシーは、通常、歴史的文脈または未来の力学を単独でモデル化し、相互作用力学の時間的表現を統一していない。 本研究では、オブジェクトとグリップのスパース3Dキーポイントを通して、 \textbf{past, current, and future} の相互作用ダイナミクスをキャプチャする時間的に統一された表現である \textbf{ChronoFlow} を紹介する。 この表現に基づいて,ChronoFlowとアクションシーケンスを協調学習する拡散型ビジュモータポリシであるtextbf{ChronoFlow-Policy}を提案する。 14のシミュレーションタスクと5つの実世界の操作タスクの実験は、ChronoFlow-Policyが強い拡散政治ベースラインを一貫して上回り、長距離および非マルコフ操作シナリオにおける堅牢性を向上させることを示した。

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