論文の概要: Habitat 2.0: Training Home Assistants to Rearrange their Habitat
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14405v1
- Date: Mon, 28 Jun 2021 05:42:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-29 17:44:41.140164
- Title: Habitat 2.0: Training Home Assistants to Rearrange their Habitat
- Title（参考訳）: Habitat 2.0: ホームアシスタントのトレーニング
- Authors: Andrew Szot, Alex Clegg, Eric Undersander, Erik Wijmans, Yili Zhao,
John Turner, Noah Maestre, Mustafa Mukadam, Devendra Chaplot, Oleksandr
Maksymets, Aaron Gokaslan, Vladimir Vondrus, Sameer Dharur, Franziska Meier,
Wojciech Galuba, Angel Chang, Zsolt Kira, Vladlen Koltun, Jitendra Malik,
Manolis Savva, Dhruv Batra
- Abstract要約: インタラクティブな3D環境で仮想ロボットを訓練するためのシミュレーションプラットフォームHabitat 2.0(H2.0)を紹介する。
エンボディされたAIスタックのすべてのレベル – データ、シミュレーション、ベンチマークタスク – にコントリビューションを行います。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.54624752876276
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce Habitat 2.0 (H2.0), a simulation platform for training virtual
robots in interactive 3D environments and complex physics-enabled scenarios. We
make comprehensive contributions to all levels of the embodied AI stack - data,
simulation, and benchmark tasks. Specifically, we present: (i) ReplicaCAD: an
artist-authored, annotated, reconfigurable 3D dataset of apartments (matching
real spaces) with articulated objects (e.g. cabinets and drawers that can
open/close); (ii) H2.0: a high-performance physics-enabled 3D simulator with
speeds exceeding 25,000 simulation steps per second (850x real-time) on an
8-GPU node, representing 100x speed-ups over prior work; and, (iii) Home
Assistant Benchmark (HAB): a suite of common tasks for assistive robots (tidy
the house, prepare groceries, set the table) that test a range of mobile
manipulation capabilities. These large-scale engineering contributions allow us
to systematically compare deep reinforcement learning (RL) at scale and
classical sense-plan-act (SPA) pipelines in long-horizon structured tasks, with
an emphasis on generalization to new objects, receptacles, and layouts. We find
that (1) flat RL policies struggle on HAB compared to hierarchical ones; (2) a
hierarchy with independent skills suffers from 'hand-off problems', and (3) SPA
pipelines are more brittle than RL policies.
- Abstract（参考訳）: 仮想ロボットをインタラクティブな3d環境や複雑な物理シナリオで訓練するためのシミュレーションプラットフォームであるhabitat 2.0(h2.0)を紹介する。
エンボディされたAIスタックのすべてのレベル – データ、シミュレーション、ベンチマークタスクに包括的なコントリビューションを行います。
具体的には、 (i) replicacad: a artist-authored, annotated, reconfigurable 3d dataset of apartments (matching real spaces) with articulated objects (例えば)。
キャビネットと引き出しの開閉が可能なキャビネット) h2.0: 8-gpuノード上で毎秒25,000のシミュレーションステップ(リアルタイム850倍)を超える高速で、以前の作業よりも100倍のスピードアップを表現できる、高性能な物理可能な3dシミュレータ。
これらの大規模エンジニアリングコントリビューションにより、大規模での深層強化学習(RL)と長距離構造化タスクにおける古典的センスプランクト(SPA)パイプラインを体系的に比較することができ、新しいオブジェクト、レセプタクル、レイアウトへの一般化に重点を置いている。
その結果,(1) フラットなRL政策は階層的な政策に比べてHABに苦しむこと,(2) 独立したスキルを持つ階層は「ハンドオフ問題」に悩まされ,(3) SPAパイプラインはRL政策よりも脆弱であることがわかった。
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