論文の概要: Elaborating on Learned Demonstrations with Temporal Logic Specifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00784v2
• Date: Fri, 22 May 2020 19:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 08:40:32.858743
• Title: Elaborating on Learned Demonstrations with Temporal Logic Specifications
• Title（参考訳）: 時間論理仕様を用いた学習的実証実験
• Authors: Craig Innes, Subramanian Ramamoorthy
• Abstract要約: 私たちのシステムは、トレーニングで見られるものだけでなく、目に見えない入力に関する所定の仕様を満たすことを学びます。 より単純な仕様をインクリメンタルに構成することで、複雑な仕様でベースデモを変更できることが示される。 また,このシステムをPR-2ロボットに実装し,実証者が初期(準最適)のデモからどのように始めて,対話的にタスク成功を改善するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.815131169609316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most current methods for learning from demonstrations assume that those demonstrations alone are sufficient to learn the underlying task. This is often untrue, especially if extra safety specifications exist which were not present in the original demonstrations. In this paper, we allow an expert to elaborate on their original demonstration with additional specification information using linear temporal logic (LTL). Our system converts LTL specifications into a differentiable loss. This loss is then used to learn a dynamic movement primitive that satisfies the underlying specification, while remaining close to the original demonstration. Further, by leveraging adversarial training, our system learns to robustly satisfy the given LTL specification on unseen inputs, not just those seen in training. We show that our method is expressive enough to work across a variety of common movement specification patterns such as obstacle avoidance, patrolling, keeping steady, and speed limitation. In addition, we show that our system can modify a base demonstration with complex specifications by incrementally composing multiple simpler specifications. We also implement our system on a PR-2 robot to show how a demonstrator can start with an initial (sub-optimal) demonstration, then interactively improve task success by including additional specifications enforced with our differentiable LTL loss.
• Abstract（参考訳）: デモから学ぶための現在のほとんどの方法は、これらのデモだけで基礎となるタスクを学ぶのに十分だと仮定している。 これはしばしば事実ではなく、特に元のデモにはなかった追加の安全仕様が存在する場合である。 本稿では,線形時間論理(LTL)を用いた仕様情報を追加して,専門家が元のデモについて詳しく説明する。 本システムはltl仕様を微分可能損失に変換する。 この損失は、元のデモに近いまま、基盤となる仕様を満たす動的運動プリミティブを学ぶために使用される。 さらに, 対戦型学習を活用することで, 学習中の学習者だけでなく, 未知の入力に対するLTL仕様をしっかりと満たすことができる。 本研究では, 障害物回避, パトロール, 安定維持, 速度制限など, さまざまな共通動作仕様パターンにまたがる動作を表現できることを示す。 さらに,複数の簡単な仕様をインクリメンタルに構成することで,複雑な仕様でベースデモを修正できることを示す。 また,本システムをpr-2ロボットに実装して,デモ参加者が最初の(副最適)デモンストレーションから始める方法を示し,その上で,識別可能なltl損失で強制される追加仕様を含め,対話的にタスク成功率の向上を図る。

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