כתבה
arXiv cs.LG ·
ObstaDiff: למידת מדיניות דיפוזיה כללית
ObstaDiff: Generalizable Diffusion Policy Learning via Obstacle-aware Representations
ObstaDiff הוא כלי ללמידת מדיניות דיפוזיה. הוא מאפשר יצירת מדיניות תנועה מודעת למכשולים. ObstaDiff נבדק ב-61 ניסויים והשיג הצלחה ממוצעת של 75.41%
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.10918v1 Announce Type: cross Abstract: Imitation learning has achieved impressive results in robotic manipulation, yet most existing approaches assume clean backgrounds and lack explicit mechanisms for obstacle-aware motion generation. Extending such policies to cluttered, real-world scenes with unstructured obstacles remains a key generalization challenge. We present ObstaDiff, a decomposed diffusion-policy framework with a lightweight obstacle-aware visual encoder. ObstaDiff extracts a structured target-obstacle-background representation, enabling the downstream alignment policy to generate end-effector trajectories toward a target-centered bottleneck pose while reasoning about surrounding obstacles. We evaluate ObstaDiff on 61 real-robot greenhouse trials per method (366 exec
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית