論文の概要: Continual Learning from Demonstration of Robotics Skills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06843v4
• Date: Wed, 12 Apr 2023 19:05:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 20:53:40.588091
• Title: Continual Learning from Demonstration of Robotics Skills
• Title（参考訳）: ロボットスキルの実証から学ぶ
• Authors: Sayantan Auddy, Jakob Hollenstein, Matteo Saveriano, Antonio Rodr\'iguez-S\'anchez and Justus Piater
• Abstract要約: ロボットに動きのスキルを教える方法は、一度に1つのスキルのトレーニングに集中する。 本稿では,ハイパーネットとニューラル常微分方程式解法を用いた実験から連続学習へのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.573543601558405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Methods for teaching motion skills to robots focus on training for a single skill at a time. Robots capable of learning from demonstration can considerably benefit from the added ability to learn new movement skills without forgetting what was learned in the past. To this end, we propose an approach for continual learning from demonstration using hypernetworks and neural ordinary differential equation solvers. We empirically demonstrate the effectiveness of this approach in remembering long sequences of trajectory learning tasks without the need to store any data from past demonstrations. Our results show that hypernetworks outperform other state-of-the-art continual learning approaches for learning from demonstration. In our experiments, we use the popular LASA benchmark, and two new datasets of kinesthetic demonstrations collected with a real robot that we introduce in this paper called the HelloWorld and RoboTasks datasets. We evaluate our approach on a physical robot and demonstrate its effectiveness in learning real-world robotic tasks involving changing positions as well as orientations. We report both trajectory error metrics and continual learning metrics, and we propose two new continual learning metrics. Our code, along with the newly collected datasets, is available at https://github.com/sayantanauddy/clfd.
• Abstract（参考訳）: ロボットにモーションスキルを教える方法は、一度に1つのスキルのトレーニングに集中する。 デモから学べるロボットは、過去に学んだことを忘れずに新しい動きのスキルを習得する能力の恩恵を受けることができる。 そこで本研究では,ハイパーネットワークとニューラル常微分方程式解法を用いた実演からの連続学習手法を提案する。 我々は,過去のデータを保存することなく,軌道学習タスクの長いシーケンスを記憶する手法の有効性を実証的に実証する。 その結果,ハイパーネットワークは,実演から学ぶための最先端の連続学習手法よりも優れていることがわかった。 実験では、人気のあるlasaベンチマークと、本論文で紹介するhelloworldとrobotasksデータセットと呼ばれる実際のロボットで収集された審美的デモンストレーションの2つの新しいデータセットを使用します。 本研究は,物理的ロボットに対するアプローチを評価し,方向や位置の変化を伴う実世界ロボットタスクの学習にその効果を示す。 軌道誤差メトリクスと連続学習メトリクスの両方を報告し,新しい連続学習メトリクスを2つ提案する。 私たちのコードは、新たに収集したデータセットとともに、https://github.com/sayantanauddy/clfd.comで利用可能です。

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