M4Diffuser: 多視点拡散ポリシーと可操作度を考慮した制御による堅牢な移動マニピュレーション
M4Diffuser: Multi-View Diffusion Policy with Manipulability-Aware Control for Robust Mobile Manipulation
多視点の拡散ポリシーで目標を生成し、可操作度を考慮したQP制御器で移動ロボットの全身協調動作を実現する手法を提案。シミュレーションと実機で成功率向上と衝突低減を達成。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Ju Dong, Lei Zhang, Liding Zhang, Yao Ling, Yu Fu, Kaixin Bai, Zoltán-Csaba Márton, Zhenshan Bing, Zhaopeng Chen, Alois Christian Knoll, Jianwei Zhang
分類: cs.RO, cs.AI, cs.CV
原文アブストラクト
Mobile manipulation requires the coordinated control of a mobile base and a robotic arm while simultaneously perceiving both global scene context and fine-grained object details. Existing single-view approaches often fail in unstructured environments due to limited fields of view, exploration, and generalization abilities. Moreover, classical controllers, although stable, struggle with efficiency and manipulability near singularities. To address these challenges, we propose M4Diffuser, a hybrid framework that integrates a Multi-View Diffusion Policy with a novel Reduced and Manipulability-aware QP (ReM-QP) controller for mobile manipulation. The diffusion policy leverages proprioceptive states and complementary camera perspectives with both close-range object details and global scene context to generate task-relevant end-effector goals in the world frame. These high-level goals are then executed by the ReM-QP controller, which eliminates slack variables for computational efficiency and incorporates manipulability-aware preferences for robustness near singularities. Comprehensive experiments in simulation and real-world environments show that M4Diffuser achieves 7 to 56 percent higher success rates and reduces collisions by 3 to 31 percent over baselines. Our approach demonstrates robust performance for smooth whole-body coordination, and strong generalization to unseen tasks, paving the way for reliable mobile manipulation in unstructured environments. Details of the demo and supplemental material are available on our project website https://sites.google.com/view/m4diffuser.
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