論文の概要: TRACT: Temporally Routed Action Chunks with Chronological Phase Authority for Contact-Rich Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29285v1
- Date: Fri, 31 Jul 2026 10:59:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-03 14:29:40.696829
- Title: TRACT: Temporally Routed Action Chunks with Chronological Phase Authority for Contact-Rich Manipulation
- Title（参考訳）: TRACT : コンタクトリッチマニピュレーションのための経時的行動チャンク
- Authors: Jiahao Liu, Kento Kawaharazuka, Tasuku Makabe, Kei Okada,
- Abstract要約: アクションチャンキングは、ロボット模倣学習の効果的な意思決定の地平を短くする。
本稿では, 位相構造を有する動作チャンキングを, 将来の地平線内での1つのCURRENT変種境界に分解するTRACTを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.980402689056895
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Action chunking shortens the effective decision horizon of robot imitation learning by predicting multiple future actions, while conventional phase conditioning describes the current control instant. When a predicted horizon crosses a procedural boundary, assigning the current phase to the entire chunk creates a structural temporal mismatch. We present TRACT, which factorizes phase-structured action chunking into an accepted current phase and a single CURRENT-to-NEXT boundary inside the future horizon. A task-local graph constrains chronological phase authority, and a cumulative boundary distribution monotonically routes future queries through phase-specific query and action paths. For contact execution, a causal response-deficit integrator compares policy intent with ACK-eligible subsequent motion, accumulates arm compensation when directional response is suppressed, and decays after confirmed recovery. Across six real-robot variants with ten trials each, full TRACT achieves 10/10 full-sequence success, 99.00 [88.75, 100.00]% median [min, max] wipe completion, zero observed phase ambiguity, and zero stalls. Under the current complete method package and evaluation setting, the routed representation obtains better observed task results than the flat package (6/10 vs. 3/10 success; 77.08% vs. 8.03% median wipe completion). Chronological authority reduces observed phase ambiguity from 8/10 to 0/10, and response integration reduces stalls from 4/10 to 0/10. The package comparison does not isolate routing from other generator-package differences.
- Abstract（参考訳）: 動作チャンキングは,複数の将来の動作を予測することで,ロボット模倣学習の効果的な意思決定地平線を短縮する。
予測された水平線が手続き境界を越えると、現在の位相をチャンク全体に割り当てると、構造的時間的ミスマッチが発生する。
本稿では, 将来の地平線内部において, 位相構造を有する動作チャンキングを受容電流相と1つのCURRENT-to-NEXT境界に分解するTRACTを提案する。
タスクローカルグラフは、時系列フェーズ権限を制約し、累積境界分布は、フェーズ固有のクエリとアクションパスを介して、将来のクエリを単調にルーティングする。
接触実行において、因果応答欠陥積分器は、ポリシー意図とACK許容後の動作を比較し、方向応答が抑制されたときに腕の補償を蓄積し、確認された回復後に崩壊する。
実ロボットの6つの変種に10回の試行があり、完全なTRACTは10/10の完全シーケンス成功、99.00 [88.75, 100.00]% 中央[min, max] のワイプ完了、観察された位相あいまいさのゼロ、ストールのゼロを達成している。
現在の完了方法パッケージと評価設定では、経路表現はフラットパッケージよりも観察された結果がよい(6/10 vs. 3/10成功率77.08% vs. 8.03%中央値ワイプ完了率)。
時間的権威は観測相の曖昧さを8/10から0/10に減らし、応答積分はストールを4/10から0/10に減らした。
パッケージの比較は、他のジェネレータとパッケージの違いからルーティングを分離しない。
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