[2L6-GS-5d] Agents

6:45 PM - 7:00 PM JST(9:45 AM - 10:00 AM UTC)

[2L6-GS-5d-06] Viewpoint Exploration with an Action-Design Agent and Applicability to Policy Mobilization

〇Ryota Yokoi¹, Satoshi Yagi¹, Satoshi Yamamori¹, Jun Morimoto¹ (1. Kyoto University)

Keywords:

Vision Language Action Model,Mobile Manipulation,Policy Mobilization,Active Viewpoint Selection

Vision-Language-Action（VLA）モデルは，複雑な物体操作や環境操作の実現が期待される一方で，視点変化により性能が大きく劣化することが知られている．本研究では，移動ロボットのモバイルマニピュレーションにおいて直面する視点依存性の問題に着目する．この課題に対して，学習済み方策が適切に機能する視点へロボットを移動させる Policy Mobilization という考え方が提案されている．本研究では，Policy Mobilization を視点探索問題と捉えて，視点探索行動を自律的に設計する行動設計エージェントを提案する．事前に学習された方策とは異なる視点から操作対象物体を観測する実験において，物体の回転角度推定に基づく手法を組み込んだ行動設計エージェントが，方策の成功が期待される視点を推定可能であることを確認した．さらに，実際にマニピュレーションタスクを実行することで，提案手法の有効性を示した．