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両腕操作/拡散モデル/模倣学習arXiv:2603.07165

RoTri-Diff: 空間的なロボット-物体三者間相互作用に基づく両腕操作のための拡散モデル

RoTri-Diff: A Spatial Robot-Object Triadic Interaction-Guided Diffusion Model for Bimanual Manipulation

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両腕と操作対象物の間の相対的な6D姿勢を符号化した三者間相互作用表現を導入し、階層的拡散過程で軌道生成する模倣学習フレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い性能を実証した。

詳しい要約

1. どんなもの?

二本腕マニピュレーションのための拡散モデルベース模倣学習フレームワーク。両腕と操作対象の間の相対6D姿勢をエンコードしたRobot-Object Triadic Interaction (RoTri)表現を明示的にモデル化し、階層的拡散過程でロボットキーポーズと物体運動を統合する。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

既存のrobot-centricまたはobject-centricな模倣学習は、両腕と物体の動的幾何関係を無視し、腕間衝突や不安定把持を招く。RoTri表現で三角幾何制約を連続的に課す点が新しい。

3. 技術・手法の肝は?

両腕と物体の相対6D姿勢をエンコードしてRoTri表現を構築し、連続的な三角幾何制約を確立。これをロボットキーポーズと物体運動と共に階層的拡散過程に組み込み、安定協調軌道を生成する。

4. どうやって有効だと検証した?

11の代表的なRLBench2タスクで最先端ベースラインを10.2%上回り、4つの挑戦的な実世界二本腕タスクで安定性能を達成したと報告。

5. 議論はある?

要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

RLBench2、および比較対象のstate-of-the-artベースライン(具体的名称は要旨に記載なし)。関連手法としてimitation learning、diffusion policy、bimanual manipulationの定番研究。

※ 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: Zixuan Chen, Nga Teng Chan, Yiwen Hou, Chenrui Tie, Zixuan Liu, Haonan Chen, Junting Chen, Jieqi Shi, Yang Gao, Jing Huo, Lin Shao

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Bimanual manipulation is a fundamental robotic skill that requires continuous and precise coordination between two arms. While imitation learning (IL) is the dominant paradigm for acquiring this capability, existing approaches, whether robot-centric or object-centric, often overlook the dynamic geometric relationship among the two arms and the manipulated object. This limitation frequently leads to inter-arm collisions, unstable grasps, and degraded performance in complex tasks. To address this, in this paper we explicitly models the Robot-Object Triadic Interaction (RoTri) representation in bimanual systems, by encoding the relative 6D poses between the two arms and the object to capture their spatial triadic relationship and establish continuous triangular geometric constraints. Building on this, we further introduce RoTri-Diff, a diffusion-based imitation learning framework that combines RoTri constraints with robot keyposes and object motion in a hierarchical diffusion process. This enables the generation of stable, coordinated trajectories and robust execution across different modes of bimanual manipulation. Extensive experiments show that our approach outperforms state-of-the-art baselines by 10.2% on 11 representative RLBench2 tasks and achieves stable performance on 4 challenging real-world bimanual tasks. Project website: https://rotri-diff.github.io/.

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