論文の概要: What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03298v1
• Date: Fri, 6 Aug 2021 20:48:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:43:19.078880
• Title: What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのためのオフライン人間デモから学ぶこと
• Authors: Ajay Mandlekar, Danfei Xu, Josiah Wong, Soroush Nasiriany, Chen Wang, Rohun Kulkarni, Li Fei-Fei, Silvio Savarese, Yuke Zhu, Roberto Mart\'in-Mart\'in
• Abstract要約: ロボット操作のための6つのオフライン学習アルゴリズムについて広範な研究を行う。 我々の研究は、オフラインの人間のデータから学習する際の最も重要な課題を分析します。 人間のデータセットから学ぶ機会を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.43440450794495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitating human demonstrations is a promising approach to endow robots with various manipulation capabilities. While recent advances have been made in imitation learning and batch (offline) reinforcement learning, a lack of open-source human datasets and reproducible learning methods make assessing the state of the field difficult. In this paper, we conduct an extensive study of six offline learning algorithms for robot manipulation on five simulated and three real-world multi-stage manipulation tasks of varying complexity, and with datasets of varying quality. Our study analyzes the most critical challenges when learning from offline human data for manipulation. Based on the study, we derive a series of lessons including the sensitivity to different algorithmic design choices, the dependence on the quality of the demonstrations, and the variability based on the stopping criteria due to the different objectives in training and evaluation. We also highlight opportunities for learning from human datasets, such as the ability to learn proficient policies on challenging, multi-stage tasks beyond the scope of current reinforcement learning methods, and the ability to easily scale to natural, real-world manipulation scenarios where only raw sensory signals are available. We have open-sourced our datasets and all algorithm implementations to facilitate future research and fair comparisons in learning from human demonstration data. Codebase, datasets, trained models, and more available at https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/
• Abstract（参考訳）: 人間のデモを模倣することは、様々な操作能力を備えたロボットを支援できる有望なアプローチである。 模倣学習やバッチ(オフライン)強化学習における最近の進歩は、オープンソースの人間データセットや再現可能な学習方法の欠如によって、この分野の状態の評価が困難になっている。 本稿では,ロボット操作のための6つのオフライン学習アルゴリズムについて,複雑さの異なる5つの実世界のマルチステージ操作タスクと,品質の異なるデータセットについて,詳細な研究を行う。 本研究は、オフラインの人的データから学習する際の最も重要な課題を分析した。 本研究は,異なるアルゴリズム設計選択に対する感受性,実演の質への依存性,学習と評価の異なる目的による停止基準に基づく変動性などの一連の教訓を導出した。 また、現在の強化学習手法の範囲を超えて、挑戦的かつ多段階的なタスクに関する熟練したポリシーを学ぶ能力や、生の知覚信号しか利用できない自然な実世界の操作シナリオに容易にスケールできる能力など、人間のデータセットから学ぶ機会も強調する。 当社はデータセットとすべてのアルゴリズム実装をオープンソース化し、将来の研究と人間のデモンストレーションデータからの学習における公平な比較を促進しました。 コードベース、データセット、トレーニングされたモデルなど、https://arise-initiative.github.io/robomimic-web/

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