ロボット操作の長期タスク向けエージェント手法 BATON を提案
arXiv cs.AI ・ 2026-08-17
原題: Don't Drop the BATON: Long-Horizon Robot Manipulation via Agentic Subtask Exploration and Transition-aware Memory
AI による要約
ロボットの長期操作タスクでは、接触を伴う複数の技能を連続させる必要があるが、従来の Vision-Language-Action モデルは個々の技能は習得しても、エラーが蓄積して失敗する。そこで、VLA モデルを凍結し、LLM エージェントが言語計画・自由空間移動・接触時のみ VLA 呼び出しを行う BATON を提案。長期タスクの探索コストが指数的に増大する課題と、サブタスク間の遷移表現不足を解決する。
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