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両腕操作arXiv:2606.28192

PA-BiCoop: 汎用両腕操作のための主従協調フレームワーク

PA-BiCoop: A Primary-Auxiliary Cooperative Framework for General Bimanual Manipulation

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人間の両腕操作を模倣し、主腕と従腕を動的に役割分担する単一モデルの両腕協調フレームワークを提案。シミュレーションと実世界で既存手法を大幅に上回る性能を達成した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 両腕マニピュレーションのための単一モデルフレームワーク PA-BiCoop を提案。 - 人間の両腕操作に倣い、片腕を primary、他方を auxiliary として動的に役割分担。 - タスク段階に応じて役割を適応的に調整可能。 - 単一の global feature encoder を共有し、primary decoder と auxiliary decoder を持つ。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 既存手法は腕間の相互作用が不足、または動的な役割分担を無視し両腕を機能的に等価に扱う。 - PA-BiCoop は primary/auxiliary の動的区別を導入し、腕間の知識共有と協調操作を促進。 - RLBench2 シミュレーションで state-of-the-art ベースラインを平均48%上回る。 - 実世界タスクでも平均50%以上上回る。

3. 技術・手法の肝は?

- 単一モデルで primary/auxiliary を動的に区別するフレームワーク。 - 共有 global feature encoder と2つの専用 decoder を採用。 - primary decoder は primary arm の base-coordinate pose と core-task affordance heatmaps を生成。 - auxiliary decoder は primary arm の座標系における auxiliary arm の相対 pose を出力。 - 動的役割割り当てモジュールにより、手動の事前定義なしで左右腕に役割を自動マッピング。

4. どうやって有効だと検証した?

- RLBench2 シミュレーションタスクで state-of-the-art ベースラインと比較し、平均48%上回る性能を確認。 - 実世界タスクでも平均50%以上の性能向上を確認。 - これにより両腕マニピュレーションにおける有効性と先進性を検証。

5. 議論はある?

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- RLBench2 に関する研究。 - 両腕マニピュレーションの state-of-the-art ベースライン。 - 動的役割分担や primary-auxiliary 協調に関する関連手法。

※ 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: Bai Qicheng, Wang Ziru, Ma Teli, Dai Guang, Wang Jingdong, Wang Mengmeng

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Bimanual manipulation is essential for advanced robotic systems because it offers higher efficiency and flexibility compared to single-arm configurations. However, existing approaches either lack inter-arm interaction or ignore the need for a dynamic division of labor, treating the arms as functionally equivalent. To address these limitations, this paper draws inspiration from human bimanual manipulation where one arm handles core operations and the other provides auxiliary support, and proposes PA-BiCoop, a new single-model bimanual cooperation framework with dynamic primary-auxiliary arm differentiation. PA-BiCoop categorizes robotic arms into primary and auxiliary arms with adaptively adjustable roles across task stages, employs two specialized decoders that share a global feature encoder: the primary decoder generates the primary arm's base-coordinate pose and core-task affordance heatmaps, and the auxiliary decoder outputs the auxiliary arm's relative pose in the primary arm's coordinate system. Moreover, we design a dynamic role assignment module to automatically map roles to left/right arms without manual pre-definition. This design facilitates inter-arm knowledge sharing and coordinated manipulation. Extensive experiments demonstrate that our PA-BiCoop achieves superior performance: it outperforms state-of-the-art baselines by 48% on average in RLBench2 simulation tasks and by over 50% on average in real world tasks, thereby verifying its effectiveness and advancement in bimanual manipulation.

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