論文の概要: Deep Imitation Learning for Bimanual Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05134v2
• Date: Mon, 30 Nov 2020 21:16:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 13:05:59.635641
• Title: Deep Imitation Learning for Bimanual Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: 双方向ロボットマニピュレーションのための深い模倣学習
• Authors: Fan Xie, Alexander Chowdhury, M. Clara De Paolis Kaluza, Linfeng Zhao, Lawson L.S. Wong, Rose Yu
• Abstract要約: 本稿では,ロボットによるバイマニュアル操作のための深層模倣学習フレームワークを提案する。 中心となる課題は、操作スキルを異なる場所にあるオブジェクトに一般化することである。 i)マルチモーダルダイナミクスを要素運動プリミティブに分解し、(ii)リカレントグラフニューラルネットワークを用いて各プリミティブをパラメータ化して相互作用を捕捉し、(iii)プリミティブを逐次的に構成する高レベルプランナと、プリミティブダイナミクスと逆運動学制御を組み合わせた低レベルコントローラを統合することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.56142804957187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a deep imitation learning framework for robotic bimanual manipulation in a continuous state-action space. A core challenge is to generalize the manipulation skills to objects in different locations. We hypothesize that modeling the relational information in the environment can significantly improve generalization. To achieve this, we propose to (i) decompose the multi-modal dynamics into elemental movement primitives, (ii) parameterize each primitive using a recurrent graph neural network to capture interactions, and (iii) integrate a high-level planner that composes primitives sequentially and a low-level controller to combine primitive dynamics and inverse kinematics control. Our model is a deep, hierarchical, modular architecture. Compared to baselines, our model generalizes better and achieves higher success rates on several simulated bimanual robotic manipulation tasks. We open source the code for simulation, data, and models at: https://github.com/Rose-STL-Lab/HDR-IL.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続状態動作空間におけるロボット操作のための深い模倣学習フレームワークを提案する。 主な課題は、異なる場所にあるオブジェクトに操作スキルを一般化することである。 我々は、環境における関係情報のモデリングが一般化を大幅に改善できると仮定する。 これを達成するために 提案します (i)多様運動のダイナミクスを要素運動プリミティブに分解する。 (ii)リカレントグラフニューラルネットワークを用いて各プリミティブをパラメータ化してインタラクションをキャプチャし、 (iii)プリミティブを逐次構成する高レベルプランナと、プリミティブダイナミクスと逆運動学制御を組み合わせた低レベルコントローラを統合する。 私たちのモデルは深く、階層的で、モジュール化されたアーキテクチャです。 ベースラインと比較して,本モデルはより一般化され,シミュレーションされた2次元ロボット操作タスクの成功率が向上する。 我々は、シミュレーション、データ、モデルのためのコードを、https://github.com/Rose-STL-Lab/HDR-ILでオープンソース化しました。

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