マニピュレーション2025/12/1arXiv:2512.01022

CycleManip: 履歴知覚と理解を活用した周期タスクマニピュレーション

CycleManip: Enabling Cyclic Task Manipulation via Effective Historical Perception and Understanding

ロボットが周期的な動作を指定された終了時刻まで行うタスク（例：瓶を振る、釘を打つ）を、履歴の効果的な知覚と理解によりエンドツーエンドの模倣学習で実現するフレームワークとベンチマークを提案。

詳しい要約

1. どんなもの？

- ロボットマニピュレーションにおける未開拓タスク「cycle-based manipulation」を扱う。 - 周期的・反復的な動作を期待終了時間内に実行する必要がある。 - 例：ボトルを振る、釘を打つなど日常生活で重要。 - 先行研究は少なく、2つの課題がある。 - 模倣手法は履歴の有効活用ができず、期待終了時間内に完了できない。 - 十分なデータと自動評価ツールを備えたベンチマークが存在しない。 - これに対し、CycleManipフレームワークとcycle-basedタスクマニピュレーションベンチマークを提案。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来の模倣手法は履歴を効果的に活用できず、周期タスクを期待終了時間内に完了できない問題があった。 - 既存のベンチマークは周期タスクに特化したデータや自動評価ツールを欠いていた。 - 提案手法は追加モデル、階層構造、大きな計算オーバーヘッドを必要とせず、end-to-end模倣で周期タスクを実現。 - 履歴知覚と理解を強化することで、成功率と適応性を向上。 - シミュレーションと実世界で高い成功率を示し、VLAモデルへのplug-and-play適用や多様なロボットプラットフォームへの適用を実証。

3. 技術・手法の肝は？

- CycleManipフレームワークを提案。 - end-to-end模倣方式で周期タスクを実現。 - 追加モデル、階層構造、大きな計算オーバーヘッドは不要。 - 核心的洞察： - cost-aware sampling strategyにより効果的な履歴知覚を強化。 - multi-task learningにより履歴理解を改善。 - これらにより、周期タスクの完了と一般マニピュレーションへの適応を可能にする。

4. どうやって有効だと検証した？

- シミュレーションと実世界の両方で広範な実験を実施。 - 周期ベースのタスクマニピュレーションにおいて高い成功率を達成。 - 一般マニピュレーションへの強い適応性能を示す。 - Vision-Language-Action (VLA) モデルなどの模倣ポリシーへのplug-and-play能力を確認。 - bi-arm grippers、dexterous hands、humanoid robotsを含む多様なロボットプラットフォームに適用可能であることを示す。

5. 議論はある？

- 要旨からは、提案手法の限界や失敗事例、計算コストの詳細、他の周期タスクへの一般化可能性についての議論は明示されていない。 - 実験結果は成功と適応性を強調しているが、課題や制約に関する議論は要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 関連手法として、Vision-Language-Action (VLA) モデル、模倣学習（imitation learning）、end-to-endロボットマニピュレーション、multi-task learning、cost-aware samplingが挙げられる。 - 同分野の定番として、Behavior Cloning、ACT、Diffusion Policy、RT-1、RT-2などが考えられるが、要旨に直接の言及はない。

※ 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: Yi-Lin Wei, Haoran Liao, Yuhao Lin, Pengyue Wang, Zhizhao Liang, Guiliang Liu, Wei-Shi Zheng

分類: cs.RO

原文アブストラクト

In this paper, we explore an important yet underexplored task in robot manipulation: cycle-based manipulation, where robots need to perform cyclic or repetitive actions with an expected terminal time. These tasks are crucial in daily life, such as shaking a bottle or knocking a nail. However, few prior works have explored this task, leading to two main challenges: 1) the imitation methods often fail to complete these tasks within the expected terminal time due to the ineffective utilization of history; 2) the absence of a benchmark with sufficient data and automatic evaluation tools hinders development of effective solutions in this area. To address these challenges, we first propose the CycleManip framework to achieve cycle-based task manipulation in an end-to-end imitation manner without requiring any extra models, hierarchical structure or significant computational overhead. The core insight is to enhance effective history perception by a cost-aware sampling strategy and to improve historical understanding by multi-task learning. Second, we introduce a cycle-based task manipulation benchmark, which provides diverse cycle-based tasks, and an automatic evaluation method. Extensive experiments conducted in both simulation and real-world settings demonstrate that our method achieves high success rates in cycle-based task manipulation. The results further show strong adaptability performance in general manipulation, and the plug-and-play ability on imitation policies such as Vision-Language-Action (VLA) models. Moreover, the results show that our approach can be applied across diverse robotic platforms, including bi-arm grippers, dexterous hands, and humanoid robots.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

CycleManip: 履歴知覚と理解を活用した周期タスクマニピュレーション

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？

原文アブストラクト

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