論文の概要: RoboPace: Contact-Aware Time-Optimal Retiming for Action-Chunk Policies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09696v1
- Date: Wed, 07 Oct 2026 08:55:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.814077
- Title: RoboPace: Contact-Aware Time-Optimal Retiming for Action-Chunk Policies
- Title（参考訳）: RoboPace:アクション・チャンク・ポリシーの時間的最適化
- Abstract要約: このようなデータに基づいてトレーニングされたビジョンランゲージ・アクション(VLA)ポリシーは、デモ参加者のタイミングを継承する。
我々は、ポリシーの幾何学的パスをタイミングに適応させながら保存するオンラインのリタイピング層であるRoboPaceを紹介する。
予測された接触に基づいて実行速度を適応し、接触に依存した速度制限とロボットの動き制限を共同で考慮する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.958385695313466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robot manipulation data collection has been shifting from teleoperation toward robot-free demonstrations, through interfaces such as the Universal Manipulation Interface (UMI) or directly from human hands. Vision-Language-Action (VLA) policies trained on such data inherit the demonstrator's timing. Yet human timing does not directly transfer to robots: compliant hands tolerate fast contact, whereas robots may overshoot due to actuator and tracking limitations; conversely, robots can move faster in free space. This motivates a unified approach that reconciles execution speed with contact safety. We present RoboPace, an online retiming layer that preserves the policy's geometric path while adapting its timing, respecting the target robot's kinematic and dynamic constraints. It adapts execution speed based on predicted contact, jointly accounting for contact-dependent speed limits and the robot's motion constraints. The method requires no policy retraining and operates in real time. Across three contact-rich tasks on a dual-arm robot, faster uniform execution and physical-limit-only retiming largely fail. RoboPace instead achieves higher overall success than slow uniform execution while completing four of five commands in approximately half the time, retaining the reliability of slow execution without its time cost.
- Abstract（参考訳）: ロボット操作データ収集は、遠隔操作から、Universal Manipulation Interface (UMI) などのインターフェースや、人間の手から直接、ロボットフリーなデモへとシフトしている。
このようなデータに基づいてトレーニングされたビジョンランゲージ・アクション(VLA)ポリシーは、デモ参加者のタイミングを継承する。
しかし、人間のタイミングはロボットに直接転送されない: 従順な手は速い接触を許容するが、アクチュエーターと追跡の制限によりロボットはオーバーシュートし、逆にロボットは自由空間で速く動く。
これは、実行速度と接触安全性を一致させる統一的なアプローチのモチベーションである。
本稿では,目標ロボットの運動的・動的制約を尊重しながら,そのタイミングに適応しながらポリシーの幾何的経路を保存するオンライン・リタイピング・レイヤであるRoboPaceについて述べる。
予測された接触に基づいて実行速度を適応し、接触に依存した速度制限とロボットの動き制限を共同で考慮する。
この方法は、ポリシーの再訓練を必要とせず、リアルタイムで運用する。
デュアルアームロボット上の3つのコンタクト豊富なタスク、より高速な一様実行、物理的制限のみのリタイピングは、ほとんど失敗する。
代わりにRoboPaceは5つのコマンドのうち4つをほぼ半分の時間で完了させながら、実行を遅くするよりも全体的な成功を実現している。
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