論文の概要: Generalization in Dexterous Manipulation via Geometry-Aware Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03062v1
• Date: Thu, 4 Nov 2021 17:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-05 12:40:50.360230
• Title: Generalization in Dexterous Manipulation via Geometry-Aware Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: 幾何学的マルチタスク学習によるデクサラスマニピュレーションの一般化
• Authors: Wenlong Huang, Igor Mordatch, Pieter Abbeel, Deepak Pathak
• Abstract要約: 既存の強化学習アルゴリズムで学習したポリシーは、実際は一般化可能であることを示す。 本稿では,100以上の幾何学的に異なる実世界のオブジェクトを,単一のジェネラリストポリシーで手動操作できることを示す。 興味深いことに、オブジェクトポイントクラウド表現によるマルチタスク学習は、より一般化するだけでなく、シングルオブジェクトのスペシャリストポリシーよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.08083976908195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dexterous manipulation of arbitrary objects, a fundamental daily task for humans, has been a grand challenge for autonomous robotic systems. Although data-driven approaches using reinforcement learning can develop specialist policies that discover behaviors to control a single object, they often exhibit poor generalization to unseen ones. In this work, we show that policies learned by existing reinforcement learning algorithms can in fact be generalist when combined with multi-task learning and a well-chosen object representation. We show that a single generalist policy can perform in-hand manipulation of over 100 geometrically-diverse real-world objects and generalize to new objects with unseen shape or size. Interestingly, we find that multi-task learning with object point cloud representations not only generalizes better but even outperforms the single-object specialist policies on both training as well as held-out test objects. Video results at https://huangwl18.github.io/geometry-dex
• Abstract（参考訳）: 人間の日常的なタスクである任意の物体の有害な操作は、自律ロボットシステムにとって大きな課題である。 強化学習を用いたデータ駆動アプローチは、単一のオブジェクトを制御する行動を発見する専門的なポリシーを開発することができるが、しばしば目に見えないものへの一般化が不十分である。 本研究では,既存の強化学習アルゴリズムで学習したポリシーが,マルチタスク学習とよく理解されたオブジェクト表現を組み合わせた場合,実際に一般化可能であることを示す。 一つのジェネラリストポリシーが100以上の実世界オブジェクトを手作業で操作し、目に見えない形状や大きさの新しいオブジェクトに一般化できることを示す。 興味深いことに、オブジェクトポイントクラウド表現によるマルチタスク学習は、より一般化するだけでなく、トレーニングとテストオブジェクトの保持の両方に関する単一目的の専門家ポリシーよりも優れています。 https://huangwl18.github.io/geometry-dex

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