論文の概要: Learning to Shift Attention for Motion Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12141v1
- Date: Wed, 24 Feb 2021 09:07:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-25 13:27:23.895146
- Title: Learning to Shift Attention for Motion Generation
- Title（参考訳）: モーション生成へのシフト意識の学習
- Authors: You Zhou and Jianfeng Gao and Tamim Asfour
- Abstract要約: ロボット学習を用いた動作生成の課題の1つは、人間のデモが1つのタスククエリに対して複数のモードを持つ分布に従うことである。
以前のアプローチでは、すべてのモードをキャプチャできなかったり、デモの平均モードを取得できないため、無効なトラジェクトリを生成する傾向があった。
この問題を克服する外挿能力を有するモーション生成モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.61994201686024
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One challenge of motion generation using robot learning from demonstration
techniques is that human demonstrations follow a distribution with multiple
modes for one task query. Previous approaches fail to capture all modes or tend
to average modes of the demonstrations and thus generate invalid trajectories.
The other difficulty is the small number of demonstrations that cannot cover
the entire working space. To overcome this problem, a motion generation model
with extrapolation ability is needed. Previous works restrict task queries as
local frames and learn representations in local frames. We propose a model to
solve both problems. For multiple modes, we suggest to learn local latent
representations of motion trajectories with a density estimation method based
on real-valued non-volume preserving (RealNVP) transformations that provides a
set of powerful, stably invertible, and learnable transformations. To improve
the extrapolation ability, we propose to shift the attention of the robot from
one local frame to another during the task execution. In experiments, we
consider the docking problem used also in previous works where a trajectory has
to be generated to connect two dockers without collision. We increase
complexity of the task and show that the proposed method outperforms other
approaches. In addition, we evaluate the approach in real robot experiments.
- Abstract（参考訳）: ロボット学習を用いた動作生成の課題の1つは、人間のデモが1つのタスククエリに対して複数のモードを持つ分布に従うことである。
以前のアプローチでは、すべてのモードをキャプチャできなかったり、デモの平均モードを取得できないため、無効なトラジェクトリを生成する傾向があった。
もう1つの難題は、作業スペース全体をカバーすることができない少数のデモンストレーションである。
この問題を解決するためには,外挿能力を有する運動生成モデルが必要である。
以前の作業では、タスククエリをローカルフレームとして制限し、ローカルフレームで表現を学ぶ。
両方の問題を解決するモデルを提案する。
複数のモードに対して,実数値非容積保存(realnvp)変換に基づく密度推定法を用いて,運動軌跡の局所的潜在表現を学習することを提案する。
外挿能力を向上させるために、タスク実行中にロボットの注意を1つのローカルフレームから別のフレームにシフトすることを提案する。
実験では、衝突することなく2つのdockerを接続するために軌道を生成する必要がある以前の作業でも、ドッキングの問題も考慮している。
タスクの複雑さを高め,提案手法が他の手法よりも優れていることを示す。
さらに,実際のロボット実験におけるアプローチを評価する。
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