論文の概要: LIFD: Anchored Diffusion for 3D-Aware Scene Memory in Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19796v2
• Date: Fri, 18 Sep 2026 16:43:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.713012
• Title: LIFD: Anchored Diffusion for 3D-Aware Scene Memory in Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: LIFD:ロボットマニピュレーションにおける3次元記憶のためのアンコール拡散
• Abstract要約: 幾何学を意識したRGBは可視構造をエンコードする一方、部分可観測性の下での制御は、現在の証拠の観測履歴と推定された内容を統合するシーンメモリを必要とする。 リフド(Look、Imagine、Focus、Do)は、永続的で3D対応のシーンメモリのためのフレームワークである。LIFDは、マルチビューアグリーメントを通じてシーントークンを学習し、修正フローを用いて単一のRGBビューとリカレントメモリからそれらを完成させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.73606026427262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: During manipulation, robot and scene motion can move previously observed regions outside the camera's field of view. Geometry-aware RGB features encode visible structure, while control under partial observability requires scene memory that integrates observation history and grounds inferred content in current evidence. We introduce \lifd{} (Look, Imagine, Focus, and Do), a framework for persistent, 3D-aware scene memory. LIFD learns scene tokens through multi-view agreement, then completes them from a single RGB view and recurrent memory using rectified flow. Anchor-Guided Cross-Attention anchors generation to current geometry-aware features, and compact slot features condition a visuomotor policy. Multi-view and geometric supervision are used during representation learning; deployment requires one RGB camera, proprioception, and a task instruction. LIFD (Staged) reaches 91.6\% average success on LIBERO and 79.8\% on MetaWorld, improving LIBERO average success by 11.1 percentage points over Joint training. After policy-head adaptation with ten demonstrations per family, LIFD achieves 56.0\% mean success across four UR5e task families, compared with 40.5\% for OpenVLA-7B.
• Abstract（参考訳）: 操作中、ロボットとシーンの動きは、カメラの視野の外にある観察された領域を移動させることができる。 幾何学を意識したRGBは可視構造をエンコードする一方、部分可観測性の下での制御は、現在の証拠の観測履歴と推定された内容を統合するシーンメモリを必要とする。 永続的で3D対応のシーンメモリのためのフレームワークである \lifd{} (Look, Imagine, Focus, Do)を紹介した。 LIFDはマルチビューアグリーメントを通じてシーントークンを学習し、修正フローを使用して単一のRGBビューとリカレントメモリからそれらを完成させる。 Anchor-Guided Cross-Attention anchors generation to current geometry-aware features, and compact slot features condition a visuomotor policy。 マルチビューと幾何的監視は表現学習で使用され、配置には1台のRGBカメラ、プロプレセプション、タスク命令が必要である。 LIFD(Staged)は、LIBEROで91.6\%、MetaWorldで79.8\%、LIBEROで11.1ポイント向上した。 LIFDは、家族ごとの10のデモンストレーションによる政策適応の後、4つのUR5eタスクファミリーで56.0\%の平均的な成功を達成し、OpenVLA-7Bでは40.5\%である。

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