論文の概要: Guided Imitation of Task and Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03386v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 22:22:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 14:31:47.414376
• Title: Guided Imitation of Task and Motion Planning
• Title（参考訳）: 課題と行動計画の指導的模倣
• Authors: Michael James McDonald and Dylan Hadfield-Menell
• Abstract要約: 我々は,タスクと行動計画の成果を模倣する政策を訓練する。 これにより、感覚データから多段階のタスクを達成できるフィードフォワードポリシが生成される。 7-DoF関節制御によるロボット操作タスクでは、部分的に訓練されたポリシーにより、計画に必要な時間を最大2.6倍に短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.072286070266092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While modern policy optimization methods can do complex manipulation from sensory data, they struggle on problems with extended time horizons and multiple sub-goals. On the other hand, task and motion planning (TAMP) methods scale to long horizons but they are computationally expensive and need to precisely track world state. We propose a method that draws on the strength of both methods: we train a policy to imitate a TAMP solver's output. This produces a feed-forward policy that can accomplish multi-step tasks from sensory data. First, we build an asynchronous distributed TAMP solver that can produce supervision data fast enough for imitation learning. Then, we propose a hierarchical policy architecture that lets us use partially trained control policies to speed up the TAMP solver. In robotic manipulation tasks with 7-DoF joint control, the partially trained policies reduce the time needed for planning by a factor of up to 2.6. Among these tasks, we can learn a policy that solves the RoboSuite 4-object pick-place task 88% of the time from object pose observations and a policy that solves the RoboDesk 9-goal benchmark 79% of the time from RGB images (averaged across the 9 disparate tasks).
• Abstract（参考訳）: 現代のポリシー最適化手法は知覚データから複雑な操作をすることができるが、時間軸の延長や複数のサブゴールの問題に苦しむ。 一方、タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)手法は長い地平線にスケールするが、計算コストが高く、正確に世界状態を追跡する必要がある。 我々は,tampソルバの出力を模倣するポリシをトレーニングする手法を提案する。 これは、感覚データから多段階のタスクを達成できるフィードフォワードポリシーを生成する。 まず、非同期分散TAMPソルバを構築し、模倣学習に十分な速度で監視データを生成する。 そこで我々は,TAMPソルバを高速化するために部分的に訓練された制御ポリシを使用できる階層型ポリシーアーキテクチャを提案する。 7自由度制御のロボット操作タスクでは、部分的に訓練されたポリシーは計画に要する時間を最大2.6パーセント削減する。 これらのタスクのうち、robosuite 4-object pick-placeタスクを解決するポリシーをオブジェクトポーズ観察から88%、robodesk 9-goalベンチマークを79%、rgbイメージ(平均9つのタスク)から解決するポリシーを学習することができる。

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