Goal2Skill：適応的計画と振り返りによる長期ホライズン・マニピュレーション
arXiv cs.RO / 2026/4/16
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要点
- Goal2Skillは、部分観測性、遮蔽、失敗しやすい多段タスクに起因する脆さを解決する、長期ホライズンの身体性（embodied）マニピュレーションのための提案デュアルシステムフレームワークである。
- この手法は、高レベルのセマンティック推論（構造化されたタスクメモリ、目標分解、結果検証、エラー駆動の修正を備えたVLMベースのエージェント的プランナー）と、低レベルのモータ実行（拡散ベースの行動生成を用いるVLAベースの視覚運動コントローラ）を分離する。
- 計画–実行の閉ループを形成し、メモリを意識した推論、適応的な再計画、実行失敗からの明示的なオンライン回復を可能にする。
- RMBenchでの実験では大きな性能向上が示され、最強のベースライン（9.8%）に対して平均成功率32.4%を達成している。
- アブレーション結果から、構造化メモリと閉ループ回復が、長期ホライズン・マニピュレーション性能の改善における主要な寄与要因であることが示される。
