RoboPace: 接触を考慮した行動チャンク方策の時間最適リタイミング
RoboPace: Contact-Aware Time-Optimal Retiming for Action-Chunk Policies
ロボットの運動制約と接触予測に基づき、方策の経路を変えずに実行速度をリアルタイムで調整する層を提案し、接触の多いタスクで成功率を保ちつつ実行時間を半減させた。
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: Mimo Shirasaka, Takehiko Ohkawa, Takuya Okubo, Nicola Scianca, Tatsuya Matsushima, Kei Ota
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Robot manipulation data collection has been shifting from teleoperation toward robot-free demonstrations, through interfaces such as the Universal Manipulation Interface (UMI) or directly from human hands. Vision-Language-Action (VLA) policies trained on such data inherit the demonstrator's timing. Yet human timing does not directly transfer to robots: compliant hands tolerate fast contact, whereas robots may overshoot due to actuator and tracking limitations; conversely, robots can move faster in free space. This motivates a unified approach that reconciles execution speed with contact safety. We present RoboPace, an online retiming layer that preserves the policy's geometric path while adapting its timing, respecting the target robot's kinematic and dynamic constraints. It adapts execution speed based on predicted contact, jointly accounting for contact-dependent speed limits and the robot's motion constraints. The method requires no policy retraining and operates in real time. Across three contact-rich tasks on a dual-arm robot, faster uniform execution and physical-limit-only retiming largely fail. RoboPace instead achieves higher overall success than slow uniform execution while completing four of five commands in approximately half the time, retaining the reliability of slow execution without its time cost.
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