論文の概要: Dual-Arm Adversarial Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08066v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 12:51:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 19:15:08.145575
• Title: Dual-Arm Adversarial Robot Learning
• Title（参考訳）: 対人対人ロボット学習
• Authors: Elie Aljalbout
• Abstract要約: ロボット学習のためのプラットフォームとしてデュアルアーム設定を提案する。 このセットアップの潜在的なメリットと、追求できる課題と研究の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robot learning is a very promising topic for the future of automation and machine intelligence. Future robots should be able to autonomously acquire skills, learn to represent their environment, and interact with it. While these topics have been explored in simulation, real-world robot learning research seems to be still limited. This is due to the additional challenges encountered in the real-world, such as noisy sensors and actuators, safe exploration, non-stationary dynamics, autonomous environment resetting as well as the cost of running experiments for long periods of time. Unless we develop scalable solutions to these problems, learning complex tasks involving hand-eye coordination and rich contacts will remain an untouched vision that is only feasible in controlled lab environments. We propose dual-arm settings as platforms for robot learning. Such settings enable safe data collection for acquiring manipulation skills as well as training perception modules in a robot-supervised manner. They also ease the processes of resetting the environment. Furthermore, adversarial learning could potentially boost the generalization capability of robot learning methods by maximizing the exploration based on game-theoretic objectives while ensuring safety based on collaborative task spaces. In this paper, we will discuss the potential benefits of this setup as well as the challenges and research directions that can be pursued.
• Abstract（参考訳）: ロボット学習は、自動化とマシンインテリジェンスの未来にとって非常に有望なトピックである。 未来のロボットは、自律的にスキルを習得し、彼らの環境を表現し、それと対話できる。 これらの話題はシミュレーションで研究されているが、現実のロボット学習の研究はまだ限られているようだ。 これは、ノイズの多いセンサーやアクチュエータ、安全な探査、非定常ダイナミクス、自律環境のリセット、長期にわたる実験のコストなど、現実世界で遭遇する追加の課題によるものだ。 これらの問題に対するスケーラブルなソリューションが開発されない限り、手目調整やリッチコンタクトを含む複雑なタスクを学習することは、制御されたラボ環境でのみ実現可能な、未解決のビジョンのままである。 ロボット学習のためのプラットフォームとしてデュアルアーム設定を提案する。 このような設定は、操作スキルを取得するための安全なデータ収集と、ロボットが監督する方法で知覚モジュールを訓練することを可能にする。 環境を再設定するプロセスも容易になります。 さらに,協調作業空間に基づく安全性を確保しつつ,ゲーム理論目標に基づく探索を最大化し,ロボット学習法の一般化能力を高めることができる。 本稿では,この設定の潜在的メリットと,追求できる課題と研究の方向性について考察する。

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