論文の概要: Learning Sensorimotor Primitives of Sequential Manipulation Tasks from Visual Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03797v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 01:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 02:29:26.530982
• Title: Learning Sensorimotor Primitives of Sequential Manipulation Tasks from Visual Demonstrations
• Title（参考訳）: 視覚実演による逐次操作タスクの学習感覚運動プリミティブ
• Authors: Junchi Liang, Bowen Wen, Kostas Bekris and Abdeslam Boularias
• Abstract要約: 本稿では,低レベルポリシーと高レベルポリシーを同時に学習するニューラルネットワークベースの新しいフレームワークについて述べる。 提案手法の重要な特徴は、これらのポリシーがタスクデモの生のビデオから直接学習されることである。 ロボットアームを用いた物体操作タスクの実証実験の結果,提案するネットワークは実際の視覚的な実演から効率よく学習し,タスクを実行することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.864448233719598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work aims to learn how to perform complex robot manipulation tasks that are composed of several, consecutively executed low-level sub-tasks, given as input a few visual demonstrations of the tasks performed by a person. The sub-tasks consist of moving the robot's end-effector until it reaches a sub-goal region in the task space, performing an action, and triggering the next sub-task when a pre-condition is met. Most prior work in this domain has been concerned with learning only low-level tasks, such as hitting a ball or reaching an object and grasping it. This paper describes a new neural network-based framework for learning simultaneously low-level policies as well as high-level policies, such as deciding which object to pick next or where to place it relative to other objects in the scene. A key feature of the proposed approach is that the policies are learned directly from raw videos of task demonstrations, without any manual annotation or post-processing of the data. Empirical results on object manipulation tasks with a robotic arm show that the proposed network can efficiently learn from real visual demonstrations to perform the tasks, and outperforms popular imitation learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,複数の低レベルサブタスクを連続的に実行し,そのタスクの視覚的な実演を入力として,複雑なロボット操作タスクを実行する方法を学ぶことである。 サブタスクは、ロボットのエンドエフェクタをタスク空間のサブゴール領域に到達するまで移動させ、アクションを実行し、前提条件が満たされると次のサブタスクをトリガーする。 この領域のほとんどの先行作業は、ボールを打つ、オブジェクトに到達し、それをつかむといった、低レベルのタスクのみを学ぶことに関心があった。 本稿では,次にどのオブジェクトを選択するか,あるいはシーン内の他のオブジェクトに対してどこに配置するかを決定するような,低レベルのポリシと高レベルのポリシを同時に学習するニューラルネットワークベースの新しいフレームワークについて述べる。 提案手法の主な特徴は,手動のアノテーションや後処理を使わずに,タスクデモの生のビデオから直接ポリシーを学習することである。 ロボットアームを用いた物体操作タスクの実証実験の結果,提案ネットワークは実際の視覚的デモンストレーションから効率よく学習し,一般的な模倣学習アルゴリズムより優れていた。

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