論文の概要: iGibson, a Simulation Environment for Interactive Tasks in Large Realistic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02924v2
• Date: Tue, 8 Dec 2020 02:44:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 18:05:45.157997
• Title: iGibson, a Simulation Environment for Interactive Tasks in Large Realistic Scenes
• Title（参考訳）: 大規模リアルシーンにおける対話型タスクのシミュレーション環境iGibson
• Authors: Bokui Shen, Fei Xia, Chengshu Li, Roberto Mart\'in-Mart\'in, Linxi Fan, Guanzhi Wang, Shyamal Buch, Claudia D'Arpino, Sanjana Srivastava, Lyne P. Tchapmi, Micael E. Tchapmi, Kent Vainio, Li Fei-Fei, Silvio Savarese
• Abstract要約: iGibsonは、大規模な現実的なシーンにおける対話的なタスクのためのロボットソリューションを開発するための、新しいシミュレーション環境である。 私たちの環境には、厳密で明瞭な物体が密集した15のインタラクティブなホームサイズシーンが含まれています。 iGibsonの機能はナビゲーションエージェントの一般化を可能にし、人間-iGibsonインターフェースと統合されたモーションプランナーは、単純な人間の実演行動の効率的な模倣学習を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.04456391489063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present iGibson, a novel simulation environment to develop robotic solutions for interactive tasks in large-scale realistic scenes. Our environment contains fifteen fully interactive home-sized scenes populated with rigid and articulated objects. The scenes are replicas of 3D scanned real-world homes, aligning the distribution of objects and layout to that of the real world. iGibson integrates several key features to facilitate the study of interactive tasks: i) generation of high-quality visual virtual sensor signals (RGB, depth, segmentation, LiDAR, flow, among others), ii) domain randomization to change the materials of the objects (both visual texture and dynamics) and/or their shapes, iii) integrated sampling-based motion planners to generate collision-free trajectories for robot bases and arms, and iv) intuitive human-iGibson interface that enables efficient collection of human demonstrations. Through experiments, we show that the full interactivity of the scenes enables agents to learn useful visual representations that accelerate the training of downstream manipulation tasks. We also show that iGibson features enable the generalization of navigation agents, and that the human-iGibson interface and integrated motion planners facilitate efficient imitation learning of simple human demonstrated behaviors. iGibson is open-sourced with comprehensive examples and documentation. For more information, visit our project website: http://svl.stanford.edu/igibson/
• Abstract（参考訳）: 大規模現実シーンにおける対話型タスクのためのロボットソリューションを開発するための,新しいシミュレーション環境iGibsonを提案する。 私たちの環境には、厳密で明瞭な物体が密集した15のインタラクティブなホームサイズシーンが含まれています。 シーンは3Dスキャンされた現実世界の家のレプリカで、オブジェクトとレイアウトの分布を現実世界のものと一致させる。 iGibson integrates several key features to facilitate the study of interactive tasks: i) generation of high-quality visual virtual sensor signals (RGB, depth, segmentation, LiDAR, flow, among others), ii) domain randomization to change the materials of the objects (both visual texture and dynamics) and/or their shapes, iii) integrated sampling-based motion planners to generate collision-free trajectories for robot bases and arms, and iv) intuitive human-iGibson interface that enables efficient collection of human demonstrations. 実験を通して,シーンの完全な対話性により,エージェントは下流操作タスクのトレーニングを加速する有用な視覚表現を学習できることを示した。 また,iGibson機能によりナビゲーションエージェントの一般化が可能であり,人間-iGibsonインタフェースと統合された動作プランナが,簡単な人間の行動の模倣学習を効率化することを示す。 igibsonは、包括的な例とドキュメントでオープンソースである。 詳細については、プロジェクトのWebサイトをご覧ください。

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