論文の概要: Residual Learning from Demonstration: Adapting DMPs for Contact-rich Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07682v5
• Date: Tue, 22 Mar 2022 17:43:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 21:58:40.664800
• Title: Residual Learning from Demonstration: Adapting DMPs for Contact-rich Manipulation
• Title（参考訳）: デモから学ぶ:コンタクトリッチマニピュレーションのためのDMP適応
• Authors: Todor Davchev, Kevin Sebastian Luck, Michael Burke, Franziska Meier, Stefan Schaal, Subramanian Ramamoorthy
• Abstract要約: そこで本研究では,ロボットがこのようなスキルを習得する方法を,Pig-in-holeのような挿入に応用した。 本稿では,動的運動プリミティブと強化学習を組み合わせたフレームワークであるResternal Learning from Demonstration (rLfD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.3501111853443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Manipulation skills involving contact and friction are inherent to many robotics tasks. Using the class of motor primitives for peg-in-hole like insertions, we study how robots can learn such skills. Dynamic Movement Primitives (DMP) are a popular way of extracting such policies through behaviour cloning (BC) but can struggle in the context of insertion. Policy adaptation strategies such as residual learning can help improve the overall performance of policies in the context of contact-rich manipulation. However, it is not clear how to best do this with DMPs. As a result, we consider several possible ways for adapting a DMP formulation and propose ``residual Learning from Demonstration`` (rLfD), a framework that combines DMPs with Reinforcement Learning (RL) to learn a residual correction policy. Our evaluations suggest that applying residual learning directly in task space and operating on the full pose of the robot can significantly improve the overall performance of DMPs. We show that rLfD offers a gentle to the joints solution that improves the task success and generalisation of DMPs \rb{and enables transfer to different geometries and frictions through few-shot task adaptation}. The proposed framework is evaluated on a set of tasks. A simulated robot and a physical robot have to successfully insert pegs, gears and plugs into their respective sockets. Other material and videos accompanying this paper are provided at https://sites.google.com/view/rlfd/.
• Abstract（参考訳）: 接触と摩擦を伴う操作スキルは、多くのロボティクスタスクに固有のものだ。 モータープリミティブのクラスを使って、ロボットがいかにそのようなスキルを身につけるかを研究する。 動的運動プリミティブ(Dynamic Movement Primitives, DMP)は、行動クローニング(BC)を通じてこのようなポリシーを抽出する一般的な方法であるが、挿入の文脈では困難である。 残差学習のようなポリシー適応戦略は、コンタクトが多い操作の文脈におけるポリシーの全体的なパフォーマンスを改善するのに役立つ。 しかし、DMPでこれを最もよく行う方法は不明である。 その結果、DMPの定式化に適応するためのいくつかの方法を検討し、DMPと強化学習(Reinforcement Learning, RL)を組み合わせるフレームワークである ``residual Learning from Demonstration`` (rLfD)を提案する。 本評価は,タスク空間に直接残差学習を適用し,ロボットのフルポーズで操作することで,DMPの全体的な性能を著しく向上できることを示す。 我々は、rLfDが、DMPs \rb{and>のタスク成功と一般化を改善するジョイントソリューションに優しく、数ショットのタスク適応を通じて異なるジオメトリや摩擦への移行を可能にすることを示す。 提案するフレームワークはタスクセットに基づいて評価される。 シミュレーションロボットと物理ロボットは、それぞれのソケットにペグ、ギア、プラグを挿入することに成功した。 その他の資料やビデオはhttps://sites.google.com/view/rlfd/で提供されている。

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