論文の概要: IGibson 2.0: Object-Centric Simulation for Robot Learning of Everyday Household Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03272v2
• Date: Tue, 10 Aug 2021 04:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 05:53:49.197468
• Title: IGibson 2.0: Object-Centric Simulation for Robot Learning of Everyday Household Tasks
• Title（参考訳）: igibson 2.0: 日常生活タスクのロボット学習のためのオブジェクト中心シミュレーション
• Authors: Chengshu Li, Fei Xia, Roberto Mart\'in-Mart\'in, Michael Lingelbach, Sanjana Srivastava, Bokui Shen, Kent Vainio, Cem Gokmen, Gokul Dharan, Tanish Jain, Andrey Kurenkov, C. Karen Liu, Hyowon Gweon, Jiajun Wu, Li Fei-Fei, Silvio Savarese
• Abstract要約: より多様な家庭用タスクのシミュレーションを支援するシミュレーション環境iGibson 2.0を提案する。 まず、iGibson 2.0は、温度、湿性レベル、清潔度レベル、トグルとスライスされた状態を含むオブジェクト状態をサポートする。 第2に、iGibson 2.0は述語論理関数のセットを実装し、シミュレータ状態をCookedやSoakedのような論理状態にマッピングする。 第3に、iGibson 2.0にはバーチャルリアリティ(VR)インターフェースがあり、人間をシーンに浸してデモを収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.930678878024366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research in embodied AI has been boosted by the use of simulation environments to develop and train robot learning approaches. However, the use of simulation has skewed the attention to tasks that only require what robotics simulators can simulate: motion and physical contact. We present iGibson 2.0, an open-source simulation environment that supports the simulation of a more diverse set of household tasks through three key innovations. First, iGibson 2.0 supports object states, including temperature, wetness level, cleanliness level, and toggled and sliced states, necessary to cover a wider range of tasks. Second, iGibson 2.0 implements a set of predicate logic functions that map the simulator states to logic states like Cooked or Soaked. Additionally, given a logic state, iGibson 2.0 can sample valid physical states that satisfy it. This functionality can generate potentially infinite instances of tasks with minimal effort from the users. The sampling mechanism allows our scenes to be more densely populated with small objects in semantically meaningful locations. Third, iGibson 2.0 includes a virtual reality (VR) interface to immerse humans in its scenes to collect demonstrations. As a result, we can collect demonstrations from humans on these new types of tasks, and use them for imitation learning. We evaluate the new capabilities of iGibson 2.0 to enable robot learning of novel tasks, in the hope of demonstrating the potential of this new simulator to support new research in embodied AI. iGibson 2.0 and its new dataset will be publicly available at http://svl.stanford.edu/igibson/.
• Abstract（参考訳）: 近年,ロボット学習手法の開発と訓練にシミュレーション環境を用いることで,AIの具体化に関する最近の研究が進められている。 しかし、シミュレーションの使用は、ロボットシミュレーターがシミュレートできるもの(モーションと物理的接触)だけを必要とするタスクに注意を向けている。 提案するiGibson 2.0は,3つの重要なイノベーションを通じて,より多様な家庭用タスクのシミュレーションを支援する,オープンソースのシミュレーション環境である。 まず、iGibson 2.0は、温度、湿性レベル、清潔度レベル、および幅広いタスクをカバーするために必要なトグルおよびスライス状態を含むオブジェクト状態をサポートする。 第2に、iGibson 2.0は述語論理関数のセットを実装し、シミュレータ状態をCookedやSoakedのような論理状態にマッピングする。 さらに、論理状態が与えられた場合、iGibson 2.0はそれを満たす有効な物理状態をサンプリングすることができる。 この機能は、ユーザから最小限の労力で、潜在的に無限のタスクインスタンスを生成することができる。 サンプリング機構により、シーンは意味的に意味のある場所にある小さなオブジェクトでより密集している。 第3に、iGibson 2.0にはバーチャルリアリティ(VR)インターフェースがあり、人間をシーンに浸してデモを収集する。 その結果,人間による新しいタスクのデモを収集し,模倣学習に利用することができる。 igibson 2.0の新たな能力を評価して,新しいタスクのロボット学習を可能にし,具体化aiにおける新たな研究を支援する新たなシミュレータの可能性を示すことを期待する。 iGibson 2.0とその新しいデータセットはhttp://svl.stanford.edu/igibson/で公開される。

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