論文の概要: Beyond Pick-and-Place: Tackling Robotic Stacking of Diverse Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06192v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 17:46:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 15:34:36.628805
• Title: Beyond Pick-and-Place: Tackling Robotic Stacking of Diverse Shapes
• Title（参考訳）: ピック・アンド・プレイスを超えて: 異形ロボットを積み重ねる
• Authors: Alex X. Lee, Coline Devin, Yuxiang Zhou, Thomas Lampe, Konstantinos Bousmalis, Jost Tobias Springenberg, Arunkumar Byravan, Abbas Abdolmaleki, Nimrod Gileadi, David Khosid, Claudio Fantacci, Jose Enrique Chen, Akhil Raju, Rae Jeong, Michael Neunert, Antoine Laurens, Stefano Saliceti, Federico Casarini, Martin Riedmiller, Raia Hadsell, Francesco Nori
• Abstract要約: 複雑な幾何学の物体を用いたロボット積み重ね問題について検討する。 我々は、シンプルな「ピック・アンド・プレイス」ソリューション以上の戦略を必要とするように慎重に設計された、挑戦的で多様なオブジェクトセットを提案する。 本手法は, 視覚に基づく対話型ポリシー蒸留とシミュレーションから現実への伝達を併用した強化学習 (RL) 手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.49728031012592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of robotic stacking with objects of complex geometry. We propose a challenging and diverse set of such objects that was carefully designed to require strategies beyond a simple "pick-and-place" solution. Our method is a reinforcement learning (RL) approach combined with vision-based interactive policy distillation and simulation-to-reality transfer. Our learned policies can efficiently handle multiple object combinations in the real world and exhibit a large variety of stacking skills. In a large experimental study, we investigate what choices matter for learning such general vision-based agents in simulation, and what affects optimal transfer to the real robot. We then leverage data collected by such policies and improve upon them with offline RL. A video and a blog post of our work are provided as supplementary material.
• Abstract（参考訳）: 複雑な幾何学の物体を用いたロボット積み重ね問題について検討する。 単純な"ピック・アンド・プレース"ソリューション以上の戦略を必要とするように慎重に設計された、挑戦的で多様なオブジェクトセットを提案する。 本手法は,視覚に基づく対話的政策蒸留とシミュレーションから現実への伝達を組み合わせた強化学習(rl)手法である。 学習したポリシーは、現実世界の複数のオブジェクトの組み合わせを効率的に扱うことができ、様々な積み重ねスキルを発揮できる。 本研究では,このような汎用視覚エージェントをシミュレーションで学習する上で,どのような選択が重要か,ロボットの最適移動にどのような影響を及ぼすかを検討する。 そして、このようなポリシーによって収集されたデータを活用し、オフラインのRLで改善します。 私たちの作品のビデオとブログ記事が補足資料として提供されている。

関連論文リスト

• Part-Guided 3D RL for Sim2Real Articulated Object Manipulation [27.422878372169805]
  実演を伴わずに調音物体の操作を学習できる部分誘導型3D RLフレームワークを提案する。 2次元分割と3次元RLの長所を組み合わせることにより,RL政策訓練の効率化を図る。 一つの汎用的なRLポリシーは、シミュレーション中に複数のオブジェクト操作タスクを同時にトレーニングすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T10:18:17Z)
• CORN: Contact-based Object Representation for Nonprehensile Manipulation of General Unseen Objects [1.3299507495084417]
  非包括的操作は、野生ではあまりに薄く、大きく、または、そうでなければ不快な物体を操作するために不可欠である。 そこで本研究では,接触型オブジェクト表現と事前学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-16T01:47:53Z)
• 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)
• Polybot: Training One Policy Across Robots While Embracing Variability [70.74462430582163]
  複数のロボットプラットフォームにデプロイするための単一のポリシーをトレーニングするための重要な設計決定セットを提案する。 われわれのフレームワークは、まず、手首カメラを利用して、我々のポリシーの観察空間と行動空間を具体化して調整する。 6つのタスクと3つのロボットにまたがる60時間以上のデータセットを用いて,関節の形状や大きさの異なるデータセットの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-07T17:21:16Z)
• Model-Based Reinforcement Learning with Multi-Task Offline Pretraining [59.82457030180094]
  本稿では,オフラインデータから新しいタスクへ,潜在的に有用なダイナミックスや動作デモを伝達するモデルベースRL法を提案する。 主な考え方は、世界モデルを行動学習のシミュレーターとしてだけでなく、タスクの関連性を測定するツールとして使うことである。 本稿では,Meta-WorldとDeepMind Control Suiteの最先端手法と比較して,我々のアプローチの利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T02:24:41Z)
• Co-learning Planning and Control Policies Constrained by Differentiable Logic Specifications [4.12484724941528]
  本稿では,高次元ロボットナビゲーションタスクを解くための新しい強化学習手法を提案する。 既存の強化学習アルゴリズムと比較して、より少ないサンプルで高品質なポリシーを訓練する。 提案手法は,高次元制御と政策アライメントによる準最適政策の回避にも有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T15:24:24Z)
• Sim2real Transfer Learning for Point Cloud Segmentation: An Industrial Application Case on Autonomous Disassembly [55.41644538483948]
  我々は,点クラウドデータにsim2realTransfer Learningを用いた産業アプリケーションケースを提案する。 合成ポイントクラウドデータの生成と処理方法に関する洞察を提供する。 この問題に対処するために、パッチベースの新しいアテンションネットワークも提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-12T14:00:37Z)
• DeXtreme: Transfer of Agile In-hand Manipulation from Simulation to Reality [64.51295032956118]
  我々は人型ロボットの手で頑健な操作を行える政策を訓練する。 本研究は,各種ハードウェアおよびシミュレータのデクスタラス操作におけるsim-to-real転送の可能性を再確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T01:51:36Z)
• Affordance Learning from Play for Sample-Efficient Policy Learning [30.701546777177555]
  遠隔操作型プレイデータから自己監督型ビジュアルアプライアンスモデルを用いて,効率的なポリシー学習とモーションプランニングを実現する。 モデルベースプランニングとモデルフリーの深層強化学習を組み合わせることで、人々が好む同じ対象領域を好むポリシーを学ぶ。 我々の政策はベースラインよりも4倍速くトレーニングし、新しいオブジェクトを一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T11:00:35Z)
• Bayesian Meta-Learning for Few-Shot Policy Adaptation Across Robotic Platforms [60.59764170868101]
  強化学習手法は、重要な性能を達成できるが、同じロボットプラットフォームで収集される大量のトレーニングデータを必要とする。 私たちはそれを、さまざまなロボットプラットフォームで共有される共通の構造を捉えるモデルを見つけることを目標とする、数ショットのメタラーニング問題として定式化します。 我々は,400個のロボットを用いて,実ロボットピッキング作業とシミュレーションリーチの枠組みを実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T14:16:20Z)
• Meta-Reinforcement Learning for Robotic Industrial Insertion Tasks [70.56451186797436]
  本研究では,メタ強化学習を用いてシミュレーションの課題の大部分を解決する方法について検討する。 エージェントを訓練して現実の挿入タスクを成功させる手法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T18:00:22Z)

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。