CoRAL：接触に富んだアダプティブLLMベースのロボット操作制御
arXiv cs.RO / 2026/5/5
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要点
- CoRAL（Contact-Rich Adaptive LLM-based control）は、接触に富んだロボット操作にLLMを適用するために、高レベル推論と低レベルの適応制御を分離するモジュール型フレームワークである。
- LLMをブラックボックスの制御器として使うのではなく、CoRALはLLMを、サンプリングベースの運動計画（MPPI）向けの状況依存コスト関数を設計する役割として用いることで、ゼロショット計画を可能にする。
- システムは、神経記号的な適応ループを追加し、VLMが（質量や摩擦などの）意味的な事前知識を与え、オンラインのシステム同定で相互作用フィードバックに基づき物理パラメータをリアルタイムに洗練させる。
- また、CoRALには想起ベースのメモリユニットがあり、反復的または関連するタスクにおいて成功した戦略を再利用できるため、接触が繰り返される状況での性能向上につながる。
- シミュレーションと実機の両方で検証した結果、CoRALは最先端のVLAおよび基盤モデルによるプランナーを上回り、未見の接触リッチ課題で平均50%超の成功率を達成し、適応的な物理理解によりsim-to-realギャップにも対応できることが示された。
