論文の概要: Compact Visuotactile World Models for Lifting: Prediction, Reward Alignment, and Force Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09597v2
• Date: Thu, 10 Sep 2026 04:45:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 14:47:34.299913
• Title: Compact Visuotactile World Models for Lifting: Prediction, Reward Alignment, and Force Constraints
• Title（参考訳）: リフティングのための小型ビゾタクタブル世界モデル:予測・逆アライメント・力制約
• Abstract要約: Visuotactile dynamicsは力の作用効果のMAEを0.413Nから0.338Nに減少させる。 モデル支援フィードバックは、ID予算による成功を73.3%から93.3%に引き上げる。 RLは11.9%、リアクティブIQLは25.0%で成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Accurate tactile forecasts need not improve force-constrained control. We study a 652,157-parameter action-conditioned visuotactile world model with matched behavior cloning, policy learning in imagination, independent reactive implicit Q-learning, and model-assisted force feedback. A fixed protocol executes 34 policies on 120 fresh MuJoCo environments spanning geometry and physical-parameter shifts, plus 324 independently replayed action branches on 12 additional ID environments. Visuotactile dynamics reduce force action-effect MAE from 0.413 N for persistence to 0.338 N. Model-assisted feedback raises ID force-budgeted success from 73.3% to 93.3%, with paired difference +20.0 [+6.7,+33.4] percentage points (95% CI), with the difference occurring during scripted lowering. Its pooled difference is +3.9 [-4.5,+11.7] points. Imagined RL achieves 11.9% pooled joint success versus 25.0% for reactive IQL. An empirical tactile-residual stress test adds 330 executions. The evidence concerns rigid-box lifting after a common approach, without physical-robot transfer or a closed-loop safety guarantee.
• Abstract（参考訳）: 正確な触覚予測は、力に制約のある制御を改善する必要はない。 我々は,652,157パラメータの行動条件付きビゾタクティル世界モデルについて,一致した行動クローニング,イマジネーションにおけるポリシー学習,無作為な暗黙的Q-ラーニング,モデル支援力フィードバックを用いて検討した。 固定プロトコルは、ジオメトリと物理パラメータシフトにまたがる120の新しいMuJoCo環境上で34のポリシーを実行し、324の独立して12のID環境上でアクションブランチを再生する。 モデルによるフィードバックは、IDによる予算化の成功を73.3%から93.3%に引き上げ、対差+20.0[+6.7,+33.4]パーセンテージポイント(95%CI)で、スクリプト化時に差が生じる。 プール差は+3.9[-4.5,+11.7]である。 RLは11.9%、リアクティブIQLは25.0%で成功している。 経験的な触覚・残留ストレステストでは330回の実行が加えられる。 この証拠は、物理的なロボットの移動やクローズドループの安全保証なしに、共通のアプローチで剛体箱を持ち上げることに関するものである。

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