論文の概要: SKID RAW: Skill Discovery from Raw Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14610v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 17:27:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:52:38.754990
• Title: SKID RAW: Skill Discovery from Raw Trajectories
• Title（参考訳）: SKID RAW: 生軌道からのスキル発見
• Authors: Daniel Tanneberg and Kai Ploeger and Elmar Rueckert and Jan Peters
• Abstract要約: すべてのスキルではなく、完全なタスクの実行を示すことが望ましい。 軌跡を反復パターンに分割することを同時に学習する新しい手法を提案する。 このアプローチは、スキルのシーケンスを理解するのに使用できるスキルコンディショニングを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.871402375721285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Integrating robots in complex everyday environments requires a multitude of problems to be solved. One crucial feature among those is to equip robots with a mechanism for teaching them a new task in an easy and natural way. When teaching tasks that involve sequences of different skills, with varying order and number of these skills, it is desirable to only demonstrate full task executions instead of all individual skills. For this purpose, we propose a novel approach that simultaneously learns to segment trajectories into reoccurring patterns and the skills to reconstruct these patterns from unlabelled demonstrations without further supervision. Moreover, the approach learns a skill conditioning that can be used to understand possible sequences of skills, a practical mechanism to be used in, for example, human-robot-interactions for a more intelligent and adaptive robot behaviour. The Bayesian and variational inference based approach is evaluated on synthetic and real human demonstrations with varying complexities and dimensionality, showing the successful learning of segmentations and skill libraries from unlabelled data.
• Abstract（参考訳）: 複雑な日常環境にロボットを統合するには、多くの問題を解決する必要がある。 それらの中で重要な特徴の1つは、ロボットに新しいタスクを簡単かつ自然な方法で教えるメカニズムを提供することだ。 異なるスキルのシーケンスを含むタスクを指導する場合、これらのスキルの順序や数が異なる場合には、個々のスキルではなく、完全なタスク実行を示すことが望ましい。 そこで本研究では,トラジェクタを再帰的なパターンに分割する手法と,ラベルなしのデモンストレーションでこれらのパターンを再構築するスキルを同時に学習する手法を提案する。 さらに、スキルのシーケンスを理解するのに使用できるスキルコンディショニングを学習し、例えば、よりインテリジェントで適応的なロボット行動のための人間とロボットの相互作用に使用できる実用的なメカニズムを学習する。 ベイズ型および変分推論に基づくアプローチは、複雑度と次元の異なる合成および実人間の実演で評価され、ラベルのないデータからセグメンテーションとスキルライブラリの学習が成功したことを示している。

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