論文の概要: SAGCI-System: Towards Sample-Efficient, Generalizable, Compositional, and Incremental Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14693v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 16:53:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 14:57:51.164496
• Title: SAGCI-System: Towards Sample-Efficient, Generalizable, Compositional, and Incremental Robot Learning
• Title（参考訳）: SAGCI-System: サンプル効率, 一般化, 構成, インクリメンタルロボット学習を目指して
• Authors: Jun Lv, Qiaojun Yu, Lin Shao, Wenhai Liu, Wenqiang Xu, Cewu Lu
• Abstract要約: 上記の4つの要件を満たすために,SAGCIシステムと呼ばれる体系的な学習フレームワークを導入する。 本システムはまず,ロボットの手首に搭載されたカメラによって収集された生点雲を入力とし,URDFに代表される周囲環境の初期モデリングを生成する。 そのロボットは、対話的な知覚を利用して環境と対話し、URDFのオンライン検証と修正を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.19148076789516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building general-purpose robots to perform an enormous amount of tasks in a large variety of environments at the human level is notoriously complicated. It requires the robot learning to be sample-efficient, generalizable, compositional, and incremental. In this work, we introduce a systematic learning framework called SAGCI-system towards achieving these above four requirements. Our system first takes the raw point clouds gathered by the camera mounted on the robot's wrist as the inputs and produces initial modeling of the surrounding environment represented as a URDF. Our system adopts a learning-augmented differentiable simulation that loads the URDF. The robot then utilizes the interactive perception to interact with the environments to online verify and modify the URDF. Leveraging the simulation, we propose a new model-based RL algorithm combining object-centric and robot-centric approaches to efficiently produce policies to accomplish manipulation tasks. We apply our system to perform articulated object manipulation, both in the simulation and the real world. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed learning framework. Supplemental materials and videos are available on https://sites.google.com/view/egci.
• Abstract（参考訳）: 人間レベルで様々な環境で膨大なタスクをこなす汎用ロボットを作ることは、非常に複雑である。 ロボットの学習には、サンプル効率、一般化、構成、インクリメンタルが必要である。 本研究では,これらの4つの要件を満たすために,SAGCIシステムと呼ばれる体系的な学習フレームワークを導入する。 本システムはまず,ロボットの手首に搭載されたカメラによって収集された生点雲を入力とし,URDFに代表される周囲環境の初期モデリングを生成する。 本システムはURDFをロードする学習拡張型微分可能シミュレーションを採用する。 ロボットは対話的な知覚を利用して環境と対話し、URDFのオンライン検証と修正を行う。 このシミュレーションを利用して,オブジェクト中心とロボット中心の手法を組み合わせた新しいモデルベースrlアルゴリズムを提案する。 本システムは,シミュレーションと実世界の両方において,調音オブジェクト操作を行うために応用する。 広範な実験により,提案手法の有効性が実証された。 補足資料とビデオはhttps://sites.google.com/view/egci.comで入手できる。

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