論文の概要: ILoSA: Interactive Learning of Stiffness and Attractors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03099v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 15:25:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-05 14:44:50.082677
• Title: ILoSA: Interactive Learning of Stiffness and Attractors
• Title（参考訳）: ILoSA: スティフネスとアトラクションのインタラクティブな学習
• Abstract要約: 本稿では,ユーザフレンドリーなインタフェースを用いて,人間の実演や修正からデカルト剛性とアトラクタの両方を学習できる可変インピーダンスポリシーの学習法について検討する。 ILoSAと呼ばれるこのフレームワークは、政策学習、不確実性領域の特定、インタラクティブな修正、剛性変調、アクティブ障害拒否を可能にするためにガウスプロセスを使用している。 この枠組みの実験的評価はフランカ-エミカ・パンダにおいて, ユニークな力相互作用特性を有する3つのケースで行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4753713006891647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Teaching robots how to apply forces according to our preferences is still an open challenge that has to be tackled from multiple engineering perspectives. This paper studies how to learn variable impedance policies where both the Cartesian stiffness and the attractor can be learned from human demonstrations and corrections with a user-friendly interface. The presented framework, named ILoSA, uses Gaussian Processes for policy learning, identifying regions of uncertainty and allowing interactive corrections, stiffness modulation and active disturbance rejection. The experimental evaluation of the framework is carried out on a Franka-Emika Panda in three separate cases with unique force interaction properties: 1) pulling a plug wherein a sudden force discontinuity occurs upon successful removal of the plug, 2) pushing a box where a sustained force is required to keep the robot in motion, and 3) wiping a whiteboard in which the force is applied perpendicular to the direction of movement.
• Abstract（参考訳）: ロボットに私たちの好みに応じて力を適用する方法を教えることは、複数のエンジニアリングの観点から取り組まなければならないオープンチャレンジです。 本稿では,ユーザフレンドリーなインタフェースを用いて,人間の実演や修正からデカルト剛性とアトラクタの両方を学習できる可変インピーダンスポリシーの学習法について検討する。 ILoSAと呼ばれるこのフレームワークは、政策学習、不確実性領域の特定、インタラクティブな修正、剛性変調、アクティブ障害拒否を可能にするためにガウスプロセスを使用している。 フランカ・エミカ・パンダにおいて,(1)プラグの取り外し成功時に突然の力の不連続が発生するプラグを引っ張る,(2)ロボットの動作を維持するために持続的な力を必要とする箱を押す,(3)力が移動方向に垂直に作用するホワイトボードを拭く,という3つの異なる力相互作用特性を有する実験的な評価を行った。

関連論文リスト

• Learning Physical Interaction: A Survey of Tactile- and Force-aware Robot Learning [128.76135832773102]
  物理的に接地されたロボットインテリジェンスは、ロボットが物理的世界との相互作用を知覚し、推論し、規制することを要求する。 近年のロボット学習法は, 力, 触覚, 視覚, 言語, 触覚を学習操作ポリシーに組み込むことで, 大幅な進歩を遂げている。 これらの進歩にもかかわらず、既存の調査では、統一的な視点から、力と触覚を意識したロボット学習を明示的にレビューしていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-02T14:22:01Z)
• One-Shot Multimodal Learning from Demonstration with Force-Constrained Elastic Maps [0.0]
  本稿では,一発的マルチモーダル学習(LfD)フレームワークを提案する。 まず,時間とともに空間的および力的モダリティを適応的に重み付けする多モード確率的セグメンテーション手法を提案する。 第2に、スキルエンコーディング中に外部力制約を組み込むように弾性写像を拡張し、力一貫性軌道モデル学習のための凸最適化手順を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-10T15:27:50Z)
• SI-Diff: A Framework for Learning Search and High-Precision Insertion with a Force-Domain Diffusion Policy [5.439341986309672]
  本稿では,SI-Diffを提案する。SI-Diffは,力領域拡散ポリシーを用いて,探索と高精度挿入の両方を学習するフレームワークである。 SI-Diffは,最先端のベースラインであるTacDiffusionと比較して,2mmから5mmのミスアライメントに対する耐性を2mmまで拡張することを示すための徹底的な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-12T15:14:51Z)
• ForceFlow: Learning to Feel and Act via Contact-Driven Flow Matching [53.30290192030814]
  ForceFlowは、フローマッチングに基づいて構築された、フォース対応のリアクティブフレームワークである。 ForceFlowは、強力なベースラインであるForceVLAよりも37%の成功率の向上を実現している。 また、接触力の自己調節において、正確な力信号予測と優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T13:27:00Z)
• Tune to Learn: How Controller Gains Shape Robot Policy Learning [10.40212832696223]
  本研究では,現代ロボット学習パイプラインの3つのコアコンポーネントに対して,位置制御器の利得がどのような影響を及ぼすかを検討する。 最適なゲイン選択は、望ましいタスクの振る舞いではなく、採用される学習パラダイムに依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-02T21:23:08Z)
• UniForce: A Unified Latent Force Model for Robot Manipulation with Diverse Tactile Sensors [51.88112610411651]
  そこで本研究では,多様な触覚センサにまたがる共用潜在力空間を学習する,新しい統合された触覚表現学習フレームワークを提案する。 UniForceは、逆ダイナミクス(image-to-force)とフォワードダイナミクス(force-to-image)を共同モデリングすることで、クロスセンサー領域シフトを低減する 高価な外部力/トルクセンサ(F/T)への依存を避けるため,静的平衡を利用して直接センサ・オブジェクト・センサ・インタラクションを介して力対効果データを収集する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-01T11:03:01Z)
• SoftMimic: Learning Compliant Whole-body Control from Examples [10.040505865690498]
  我々は,人型ロボットの動作を例から学習するフレームワークであるSoftMimicを紹介した。 シミュレーションと実世界の実験により,環境との安全かつ効果的な相互作用を実証し,本手法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-20T17:49:27Z)
• Learning to Move in Rhythm: Task-Conditioned Motion Policies with Orbital Stability Guarantees [45.137864140049814]
  我々は,学習した微分型エンコーダと超臨界ホップ分岐を結合したフレームワークであるOrbitally Stable Motion Primitives (OSMPs)を紹介する。 提案手法は,多種多様なロボットプラットフォームにまたがる広範囲なシミュレーションと実世界の実験によって検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-12T17:10:03Z)
• Dynamic Manipulation of Deformable Objects in 3D: Simulation, Benchmark and Learning Strategy [88.8665000676562]
  従来の手法は、しばしば問題を低速または2D設定に単純化し、現実の3Dタスクに適用性を制限する。 データ不足を軽減するため、新しいシミュレーションフレームワークと、低次ダイナミクスに基づくベンチマークを導入する。 本研究では,シミュレーション前トレーニングと物理インフォームドテスト時間適応を統合するフレームワークであるDynamics Informed Diffusion Policy (DIDP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T03:28:25Z)
• ForceGrip: Reference-Free Curriculum Learning for Realistic Grip Force Control in VR Hand Manipulation [0.10995326465245926]
  本稿では,現実的な手操作動作を合成する深層学習エージェントであるForceGripを紹介する。 我々は、指の位置決め、意図適応、動的安定化を含む3段階のカリキュラム学習フレームワークを採用する。 以上の結果から,ForceGripの出力制御性と信頼性は最先端の手法に比べて優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T05:39:07Z)
• Conformal Policy Learning for Sensorimotor Control Under Distribution Shifts [61.929388479847525]
  本稿では,センサコントローラの観測値の分布変化を検知・応答する問題に焦点をあてる。 鍵となる考え方は、整合量子を入力として取ることができるスイッチングポリシーの設計である。 本稿では, 基本方針を異なる特性で切り替えるために, 共形量子関数を用いてこのようなポリシーを設計する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T17:59:30Z)
• Multimodal and Force-Matched Imitation Learning with a See-Through Visuotactile Sensor [14.492202828369127]
  我々は、模倣学習(IL)の枠組みの中でマルチモーダル・ビゾタクタクタブル・センサを活用し、コンタクトリッチなタスクを実行する。 本稿では,IL改善のための補完手法として,触覚力マッチングと学習モード切替という2つのアルゴリズム的貢献を紹介する。 以上の結果から, 力の一致が平均政策成功率62.5%, ビズオタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタクタク
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T14:02:42Z)
• Robotic Handling of Compliant Food Objects by Robust Learning from Demonstration [79.76009817889397]
  本稿では,食品に適合する物体をロボットで把握する上で,実証からの学習(LfD)に基づく頑健な学習方針を提案する。 教師の意図した方針を推定し,無矛盾な実演を自動的に除去するLfD学習ポリシーを提案する。 提案されたアプローチは、前述の業界セクターで幅広い応用が期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T13:30:26Z)
• Learning Vision-based Pursuit-Evasion Robot Policies [54.52536214251999]
  我々は、部分的に観察可能なロボットの監督を生成する完全観測可能なロボットポリシーを開発する。 我々は、RGB-Dカメラを搭載した4足歩行ロボットに、野生での追従回避のインタラクションにポリシーを展開させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T17:59:05Z)
• Nonprehensile Planar Manipulation through Reinforcement Learning with Multimodal Categorical Exploration [8.343657309038285]
  強化学習はそのようなロボットコントローラを開発するための強力なフレームワークである。 分類分布を用いたマルチモーダル探索手法を提案する。 学習したポリシは外部の障害や観測ノイズに対して堅牢であり、複数のプッシュ器でタスクにスケールできることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T16:55:00Z)
• Learning Variable Impedance Skills from Demonstrations with Passivity Guarantee [13.498124592226734]
  本稿では,力覚と運動情報を統合し,可変インピーダンス制御を実現するための学習支援フレームワークを提案する。 タンクを用いた可変インピーダンス制御手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T06:05:04Z)
• Object-Aware Regularization for Addressing Causal Confusion in Imitation Learning [131.1852444489217]
  本稿では,オブジェクト認識方式で模倣ポリシーを標準化する手法として,オブジェクト認識型RegularizatiOn(OREO)を提案する。 我々の主な考えは、政策が専門家の行動と強く相関するニュアンス変数を悪用することを防ぐために、政策が全ての意味オブジェクトに均一に出席することを奨励することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T01:56:23Z)
• Teaching Robots to Grasp Like Humans: An Interactive Approach [3.3836709236378746]
  本研究は,実証と修正に基づいて,人間から把握する複雑な作業がどのように学習されるかを検討する。 より良いデモを提供するように訓練する代わりに、専門家でないユーザには、最初のデモのダイナミクスをインタラクティブに修正する能力が提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-09T10:27:50Z)
• A GAN-Like Approach for Physics-Based Imitation Learning and Interactive Character Control [2.2082422928825136]
  物理的にシミュレートされた文字の対話的制御のためのシンプルで直感的なアプローチを提案する。 本研究は,GAN(Generative Adversarial Network)と強化学習に基づく。 我々は,本手法の適用性を,模倣と対話的な制御タスクの範囲で強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T00:03:29Z)
• Towards Coordinated Robot Motions: End-to-End Learning of Motion Policies on Transform Trees [63.31965375413414]
  人間による実証から構造化政策を学習し、マルチタスクの課題解決を提案します。 我々の構造化ポリシーは、異なる空間におけるサブタスクポリシーを組み合わせるためのフレームワークであるRMPflowにインスパイアされている。 マルチタスク問題に適したエンドツーエンドの学習目標関数を導き出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-24T22:46:22Z)
• Neural Dynamic Policies for End-to-End Sensorimotor Learning [51.24542903398335]
  感覚運動制御における現在の主流パラダイムは、模倣であれ強化学習であれ、生の行動空間で政策を直接訓練することである。 軌道分布空間の予測を行うニューラル・ダイナミック・ポリシー(NDP)を提案する。 NDPは、いくつかのロボット制御タスクにおいて、効率と性能の両面で、これまでの最先端よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T18:59:32Z)

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。