DECO: 触覚アダプタを備えた双腕巧み操作のための分離型マルチモーダル拡散トランスフォーマ
DECO: Decoupled Multimodal Diffusion Transformer for Bimanual Dexterous Manipulation with a Plugin Tactile Adapter
視覚・固有感覚・触覚を分離した条件付け経路で統合する拡散トランスフォーマDECOを提案し、双腕巧み操作の触覚データセットDECO-50を公開。実機実験で成功率72.25%を達成し、触覚アダプタが複雑な接触タスクで20%向上。
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: Xukun Li, Yu Sun, Lei Zhang, Bosheng Huang, Yibo Peng, Yuan Meng, Haojun Jiang, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Alois Knoll, Zhenshan Bing, Xinlong Wang, Zhenguo Sun
分類: cs.RO, cs.AI
原文アブストラクト
Bimanual dexterous manipulation relies on integrating multimodal inputs to perform complex real-world tasks. To address the challenges of effectively combining these modalities, we propose DECO, a decoupled multimodal diffusion transformer that disentangles vision, proprioception, and tactile signals through specialized conditioning pathways, enabling structured and controllable integration of multimodal inputs, with a lightweight adapter for parameter-efficient injection of additional signals. Alongside DECO, we release DECO-50 dataset for bimanual dexterous manipulation with tactile sensing, consisting of 50 hours of data and over 5M frames, collected via teleoperation on real dual-arm robots. We train DECO on DECO-50 and conduct extensive real-world evaluation with over 2,000 robot rollouts. Experimental results show that DECO achieves the best performance across all tasks, with a 72.25% average success rate and a 21% improvement over the baseline. Moreover, the tactile adapter brings an additional 10.25% average success rate across all tasks and a 20% gain on complex contact-rich tasks while tuning less than 10% of the model parameters.
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