論文の概要: SAPIEN: A SimulAted Part-based Interactive ENvironment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08515v1
- Date: Thu, 19 Mar 2020 00:11:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 04:42:21.554674
- Title: SAPIEN: A SimulAted Part-based Interactive ENvironment
- Title(参考訳): SAPIEN: パートベースのインタラクティブ環境
- Authors: Fanbo Xiang, Yuzhe Qin, Kaichun Mo, Yikuan Xia, Hao Zhu, Fangchen Liu,
Minghua Liu, Hanxiao Jiang, Yifu Yuan, He Wang, Li Yi, Angel X. Chang,
Leonidas J. Guibas, Hao Su
- Abstract要約: SAPIENは現実的で物理に富んだシミュレートされた環境であり、音声オブジェクトのための大規模なセットをホストしている。
部品検出と動作特性認識のための最先端の視覚アルゴリズムの評価を行い,ロボットインタラクションタスクの実証を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 77.4739790629284
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building home assistant robots has long been a pursuit for vision and
robotics researchers. To achieve this task, a simulated environment with
physically realistic simulation, sufficient articulated objects, and
transferability to the real robot is indispensable. Existing environments
achieve these requirements for robotics simulation with different levels of
simplification and focus. We take one step further in constructing an
environment that supports household tasks for training robot learning
algorithm. Our work, SAPIEN, is a realistic and physics-rich simulated
environment that hosts a large-scale set for articulated objects. Our SAPIEN
enables various robotic vision and interaction tasks that require detailed
part-level understanding.We evaluate state-of-the-art vision algorithms for
part detection and motion attribute recognition as well as demonstrate robotic
interaction tasks using heuristic approaches and reinforcement learning
algorithms. We hope that our SAPIEN can open a lot of research directions yet
to be explored, including learning cognition through interaction, part motion
discovery, and construction of robotics-ready simulated game environment.
- Abstract(参考訳): ホームアシスタントロボットの構築は、長い間ビジョンとロボット工学研究者の追求だった。
この課題を達成するために、物理的に現実的なシミュレーション、十分な調音オブジェクト、実際のロボットへの転送性を備えたシミュレーション環境が不可欠である。
既存の環境は、様々なレベルの単純化と焦点を持つロボットシミュレーションのこれらの要件を達成する。
我々は,ロボット学習アルゴリズムを学習するための家庭用タスクを支援する環境の構築に一歩前進する。
われわれの研究であるSAPIENは、現実的で物理に富んだシミュレーション環境であり、音声オブジェクトのための大規模な集合をホストしている。
我々のSAPIENは,パートレベルの詳細な理解を必要とする様々なロボットビジョンとインタラクションタスクを可能にし,パート検出とモーション属性認識のための最先端のビジョンアルゴリズムを評価し,ヒューリスティックなアプローチと強化学習アルゴリズムを用いてロボットインタラクションタスクを実証する。
われわれのSAPIENは、対話による認知の学習、部分的な動き発見、ロボットによるシミュレーションゲーム環境の構築など、まだ検討されていない多くの研究方向を開拓できることを期待している。
関連論文リスト
- Human-in-the-loop Embodied Intelligence with Interactive Simulation
Environment for Surgical Robot Learning [19.390115282150337]
我々は,手術ロボット学習のための対話型シミュレーションプラットフォームを用いて,人体とループのインボディードインテリジェンスについて検討した。
我々は、より効果的な政策学習を実現するために、人間の実演を収集し、行動パターンを模倣することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-01T18:05:25Z) - SAGCI-System: Towards Sample-Efficient, Generalizable, Compositional,
and Incremental Robot Learning [41.19148076789516]
上記の4つの要件を満たすために,SAGCIシステムと呼ばれる体系的な学習フレームワークを導入する。
本システムはまず,ロボットの手首に搭載されたカメラによって収集された生点雲を入力とし,URDFに代表される周囲環境の初期モデリングを生成する。
そのロボットは、対話的な知覚を利用して環境と対話し、URDFのオンライン検証と修正を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T16:53:49Z) - Dual-Arm Adversarial Robot Learning [0.6091702876917281]
ロボット学習のためのプラットフォームとしてデュアルアーム設定を提案する。
このセットアップの潜在的なメリットと、追求できる課題と研究の方向性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-15T12:51:57Z) - Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences [61.79346922421323]
多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。
本研究では,物理ロボットシステムの実用的制約を動機として,現実的なマルチタスクRL問題について検討する。
我々は、ロボットのスキルセットを累積的に成長させるために、過去のタスクで学んだデータとポリシーを効果的に活用するアプローチを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-19T18:00:51Z) - Low Dimensional State Representation Learning with Robotics Priors in
Continuous Action Spaces [8.692025477306212]
強化学習アルゴリズムは、エンドツーエンドで複雑なロボティクスタスクを解くことができることが証明されている。
本稿では,ロボットの生の知覚情報から得られる高次元の観察から,低次元状態表現の学習と最適ポリシーの学習を組み合わせた枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-04T15:42:01Z) - Cognitive architecture aided by working-memory for self-supervised
multi-modal humans recognition [54.749127627191655]
人間パートナーを認識する能力は、パーソナライズされた長期的な人間とロボットの相互作用を構築するための重要な社会的スキルです。
ディープラーニングネットワークは最先端の結果を達成し,そのような課題に対処するための適切なツールであることが実証された。
1つの解決策は、ロボットに自己スーパービジョンで直接の感覚データから学習させることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-16T13:50:24Z) - URoboSim -- An Episodic Simulation Framework for Prospective Reasoning
in Robotic Agents [18.869243389210492]
URoboSimは、実際にこのタスクを実行する前に、ロボットが精神シミュレーションとしてタスクを実行できるロボットシミュレータです。
URoboSimの精神シミュレーションによる能力を示し、機械学習のためのデータを生成し、実際のロボットの信念状態として利用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T14:23:24Z) - Point Cloud Based Reinforcement Learning for Sim-to-Real and Partial
Observability in Visual Navigation [62.22058066456076]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑なロボットタスクを解決する強力なツールである。
RL は sim-to-real transfer problem として知られる現実世界では直接作用しない。
本稿では,点雲と環境ランダム化によって構築された観測空間を学習する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T17:46:59Z) - RoboTHOR: An Open Simulation-to-Real Embodied AI Platform [56.50243383294621]
インタラクティブで具体化された視覚AIの研究を民主化するためにRoboTHORを導入する。
シミュレーションで訓練されたモデルの性能は,シミュレーションと慎重に構築された物理アナログの両方で試験される場合,大きな差があることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T20:52:49Z) - The Chef's Hat Simulation Environment for Reinforcement-Learning-Based
Agents [54.63186041942257]
本稿では,人間-ロボットインタラクションのシナリオで使用されるように設計されたChef's Hatカードゲームを実装する仮想シミュレーション環境を提案する。
本稿では,強化学習アルゴリズムにおける制御可能かつ再現可能なシナリオを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-12T15:52:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。