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組み立て/スキル合成arXiv:2605.07605

BrickCraft: 状況に応じた手動ガイダンスによる視覚運動スキル合成を用いた長期的なブロック組み立て

BrickCraft: Visuomotor Skill Composition with Situated Manual Guidance for Long-Horizon Interlocking Brick Assembly

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ブロック組み立てを、参照ブロック基準の相対表現で分解し、状況に応じたマニュアルで空間ガイダンスを与える再利用可能なプリミティブスキルを合成して実行するフレームワークを提案。限られたデモから学習し、未知構造への汎化を実証した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 長期的なinterlocking brick assemblyを自律ロボットで行うための枠組みBrickCraftを提案。 - 相対表現で各ステップを部分構造内のreference brickに固定し、再利用可能なprimitive skillsに分解。 - situated manualsで高レベル計画と物理実行を橋渡しし、visuomotor skillsに空間的ガイダンスを与える。 - 合成実行パイプラインでスキルを連鎖させ、長期的組立を実現。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来の長期的組立はタスク固有で汎化が限定的。 - BrickCraftは相対表現とprimitive skillsの再利用で、限られたdemonstrationsから習得し、未見構造への合成的汎化を示す。 - 高レベル計画と低レベルvisuomotor制御のギャップをsituated manualsで埋める点が新しい。

3. 技術・手法の肝は?

- 相対定式化:各組立ステップを部分構造内のreference brickに対する相対位置で表現。 - 複雑タスクを有限の再利用可能primitive skillsに分解。 - situated manuals:組立意図をリアルタイム観測に投影し、学習済みvisuomotor skillsへ明示的空間ガイダンスを提供。 - 合成実行パイプライン:空間的に接地されたスキルを連鎖させ長期的組立を実行。

4. どうやって有効だと検証した?

- 広範な実験的検証を実施。 - 限られたdemonstrationsから熟練した組立スキルを獲得。 - 未見構造への強い合成的汎化を示す。 - 詳細な評価指標やベースラインは要旨からは不明。

5. 議論はある?

- 限られたdemonstrationsからの習得と未見構造への汎化が示された。 - 長期的組立における計画と実行の統合が有効。 - 限界や失敗事例、計算コスト、実機での制約などは要旨からは不明。

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記されていない。 - 関連手法として、visuomotor skill learning、compositional imitation learning、task and motion planning (TAMP)、long-horizon robot assemblyの定番研究を挙げる。

※ 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: Jichuan Yu, Bowei Li, Zhenran Tang, Guanxing Lu, Chuxiong Hu, Ruixuan Liu, Changliu Liu

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Autonomous robotic assembly of interlocking bricks demands seamless integration of long-horizon task reasoning, spatial grounding, and fine-grained manipulation. This paper presents BrickCraft, a compositional framework designed for long-horizon and generalizable interlocking brick assembly. BrickCraft models the assembly process using a relative formulation, where each step is anchored to a reference brick within the partial structure, thereby decomposing complex tasks into a finite set of reusable primitive skills. BrickCraft bridges the gap between high-level assembly plans and physical execution through situated manuals, which provide explicit spatial guidance for learned visuomotor skills by projecting the assembly intent onto real-time robot observations. Finally, BrickCraft employs a compositional execution pipeline that chains these spatially grounded skills to accomplish long-horizon assembly tasks. Extensive experimental validations demonstrate that BrickCraft acquires proficient assembly skills from a limited set of demonstrations and exhibits strong compositional generalization to unseen structures. The project website is available at https://intelligent-control-lab.github.io/BrickCraft.

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