論文の概要: Multi-Granularity Language-Guided Imitation Learning via Instruction Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.37135v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 09:38:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.390053
• Title: Multi-Granularity Language-Guided Imitation Learning via Instruction Decomposition
• Title（参考訳）: 命令分解による多粒度言語誘導模倣学習
• Abstract要約: 命令分解に基づく多粒度言語指導法を提案する。 提案手法は,タスク記述全体をよりきめ細かな,具体的なサブタスクレベルの言語命令に分解する。 提案手法をマルチタスク模倣学習の設定において評価し,その有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.340040784481499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Using language instructions as conditions to guide robot policy learning has recently become an important research domain. However, existing language-guided policy learning methods typically use an overall task description to guide the entire demonstration trajectory. For manipulation tasks involving multiple execution stages, these methods assign the same language description to different subtasks, making it difficult to distinguish the behaviors required at different stages. In this work, we propose a multi-granularity language guidance method based on instruction decomposition. The proposed method decomposes an overall task description into more fine-grained, concrete subtask-level language instructions, thereby enhancing learning efficiency and improving performance. We evaluate the proposed method in the setting of multi-task imitation learning and validate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 近年,ロボット政策学習の指導に言語指導を用いることが重要な研究領域となっている。 しかし,既存の言語指導型政策学習手法では,通常,全体的課題記述を用いて実演の軌跡を案内する。 複数の実行段階を含むタスクを操作するために、これらのメソッドは異なるサブタスクに同じ言語記述を割り当てる。 本研究では,命令分解に基づく多粒度言語指導手法を提案する。 提案手法は,タスク記述全体をよりきめ細かな具体的サブタスクレベルの言語命令に分解し,学習効率を向上し,性能を向上させる。 提案手法をマルチタスク模倣学習の設定において評価し,その有効性を検証した。

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