Multi-skill Manipulation上級
DROM、限られたデモから17種類の操作スキルを学習し言語指示で実行する拡散フレームワーク
DROMは、少数の専門家デモをDynamic Movement Primitivesで拡張し、単一の言語条件付き拡散モデルにより17種類のロボット操作スキルを学習・実行するフレームワークである。本論文はプレプリントであり、Franka Emika PandaとFANUC CRX25iaおよびMuJoCoシミュレーションで評価し、Motion Planning DiffusionとBehavior Cloningを上回る性能を示した。この手法は、限られたデータから複数スキルを獲得し、自然言語による長期タスク実行を可能にする点で産業応用に寄与する。