汎用化可能なロボティクス用データ・フライホイールへ：高次元因子分解と構成
arXiv cs.RO / 2026/3/27
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要点
- 本論文は、汎用ロボットモデルが多様性の不足およびデータ効率の制約によってボトルネックに直面しており、また現行の手法には広く有用なデータを収集・キュレーションするための体系的な戦略が欠けていると主張する。
- 因子を考慮した構成的反復学習フレームワークである F-ACIL を提案し、データ分布を構造化された因子空間（例：物体、行動、環境）へと分解して、暗黙的で疎に分布したタスク多様性を扱えるようにする。
- F-ACIL は、高次元の因子空間における構成的な汎化を改善するために設計された反復学習ループと、因子ごとのデータ収集を導入する。
- 広範な実世界実験により、本手法は報告上、因子分解／構成戦略を用いないアプローチと比較して 45% 超の性能向上を達成し、かつデモンストレーション数を 5〜10 倍少なくする必要がある。
- 著者らは、構造化された因子分解を、汎用化可能なロボティクス学習に向けてより効率的な「ロボティクス用データ・フライホイール」パイプラインを構築するための実用的な道筋として位置づける。
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