論文の概要: Tokens of Motion: Primitive Motion Learning for Human-Humanoid Skill Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37330v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 14:37:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.660875
• Title: Tokens of Motion: Primitive Motion Learning for Human-Humanoid Skill Transfer
• Title（参考訳）: 運動のトークン:ヒト・ヒューマノイドスキル移行のための原始的な運動学習
• Abstract要約: 本稿では,拡散型および流路型VLAポリシーに対する適応的負のガイダンスとして,障害軌跡を利用するエンドツーエンドフレームワークを提案する。 AFILはトレーニング済みのVLAを使用して、オンラインの障害ロールアウトを生成する。 その後、デュアルアクションジェネレータ(DAG)を共同で訓練し、共通の視覚言語バックボーンを共有しながら、動作が成功し失敗する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.131795140718946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language-action (VLA) models provide a promising paradigm for scalable robotic manipulation, yet their reliance on success-only behavioral cloning leaves them brittle; lacking corrective training signals, minor execution errors rapidly compound into unrecoverable, out-of-distribution failures. To address this limitation, we propose Adaptive Failure-Informed Learning (AFIL), an end-to-end framework that leverages failure trajectories as adaptive negative guidance for diffusion- and flow-based VLA policies. AFIL uses a pretrained VLA to generate failure rollouts online, avoiding the need for handcrafted failure-mode design or human-in-the-loop recovery. It then jointly trains Dual Action Generators (DAGs) for successful and failed behaviors while sharing a common vision-language backbone, enabling efficient failure-aware policy learning with limited parameter overhead. During sampling, the failure generator adaptively steers action generation away from failure-prone regions and toward more reliable success modes, with guidance strength determined by the per-diffusion-step distance between success and failure distributions. Experiments across in-domain and out-of-domain robotic manipulation tasks, covering both short- and long-horizon settings, show that AFIL consistently improves task success rates and robustness over existing VLA baselines, demonstrating its effectiveness, efficiency, and generality.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語アクション(VLA)モデルは、スケーラブルなロボット操作のための有望なパラダイムを提供するが、成功のみの行動クローンに依存しているため、それらは不安定である。 この制限に対処するため,拡散およびフローベースのVLAポリシーに対する適応的負のガイダンスとして,障害軌跡を利用するエンドツーエンドフレームワークであるAdaptive Failure-Informed Learning (AFIL)を提案する。 AFILはトレーニング済みのVLAを使用して、オンラインの障害ロールアウトを生成し、手作りの障害モード設計やヒューマン・イン・ザ・ループのリカバリを必要としない。 次に、共通のビジョン言語バックボーンを共有しながら、成功したり失敗したりするために、デュアルアクションジェネレータ(DAG)を共同でトレーニングする。 サンプリング中、障害発生装置は、障害発生領域から退避し、より信頼性の高い成功モードへと適応的に制御し、成功と失敗分布の間の拡散ステップ距離によって導出強度が決定される。 ドメイン内およびドメイン外におけるロボット操作に関する実験では、短距離設定と長距離設定の両方をカバーし、AFILは既存のVLAベースラインよりもタスクの成功率と堅牢性を一貫して改善し、その有効性、効率、汎用性を実証している。

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