論文の概要: Memory-based gaze prediction in deep imitation learning for robot manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04877v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 07:30:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 15:20:04.318884
• Title: Memory-based gaze prediction in deep imitation learning for robot manipulation
• Title（参考訳）: ロボット操作のための深い模倣学習における記憶に基づく視線予測
• Authors: Heecheol Kim, Yoshiyuki Ohmura, Yasuo Kuniyoshi
• Abstract要約: 提案アルゴリズムは、逐次データに基づく視線推定にTransformerベースの自己アテンションアーキテクチャを用いてメモリを実装している。 提案手法は,従来の状態の記憶を必要とする実ロボット多目的操作タスクを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.857551605623957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep imitation learning is a promising approach that does not require hard-coded control rules in autonomous robot manipulation. The current applications of deep imitation learning to robot manipulation have been limited to reactive control based on the states at the current time step. However, future robots will also be required to solve tasks utilizing their memory obtained by experience in complicated environments (e.g., when the robot is asked to find a previously used object on a shelf). In such a situation, simple deep imitation learning may fail because of distractions caused by complicated environments. We propose that gaze prediction from sequential visual input enables the robot to perform a manipulation task that requires memory. The proposed algorithm uses a Transformer-based self-attention architecture for the gaze estimation based on sequential data to implement memory. The proposed method was evaluated with a real robot multi-object manipulation task that requires memory of the previous states.
• Abstract（参考訳）: 深層模倣学習は、自律ロボット操作においてハードコード制御ルールを必要としない、有望なアプローチである。 ロボット操作に対する深い模倣学習の現在の応用は、現在の段階における状態に基づく反応性制御に限られている。 しかし、将来のロボットは、複雑な環境での経験から得られるメモリを利用してタスクを解く必要がある(例えば、ロボットが棚に以前使用されていた物体を見つけるように要求された場合)。 このような状況では、複雑な環境が原因で、単純な深層模倣学習が失敗する可能性がある。 逐次的な視覚入力からの視線予測により,ロボットは記憶を必要とする操作タスクを実行することができる。 提案アルゴリズムは、逐次データに基づく視線推定にTransformerベースの自己アテンションアーキテクチャを用いてメモリを実装する。 提案手法は,従来の状態の記憶を必要とする実ロボットマルチオブジェクト操作タスクを用いて評価した。

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