論文の概要: Robot peels banana with goal-conditioned dual-action deep imitation learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09749v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 05:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 15:25:56.260112
• Title: Robot peels banana with goal-conditioned dual-action deep imitation learning
• Title（参考訳）: 目標条件付きダブルアクション深層学習でバナナを皮むくロボット
• Authors: Heecheol Kim, Yoshiyuki Ohmura, Yasuo Kuniyoshi
• Abstract要約: バナナの皮剥きなどの変形可能な物体の長距離デキスタスロボット操作が問題となる。 本稿では,目標条件付きデュアルアクション深層模倣学習(DIL)を提案する。 提案手法は実ダブルアームロボットで試験し,バナナの皮剥き作業に成功した。
• 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: A long-horizon dexterous robot manipulation task of deformable objects, such as banana peeling, is problematic because of difficulties in object modeling and a lack of knowledge about stable and dexterous manipulation skills. This paper presents a goal-conditioned dual-action deep imitation learning (DIL) which can learn dexterous manipulation skills using human demonstration data. Previous DIL methods map the current sensory input and reactive action, which easily fails because of compounding errors in imitation learning caused by recurrent computation of actions. The proposed method predicts reactive action when the precise manipulation of the target object is required (local action) and generates the entire trajectory when the precise manipulation is not required. This dual-action formulation effectively prevents compounding error with the trajectory-based global action while respond to unexpected changes in the target object with the reactive local action. Furthermore, in this formulation, both global/local actions are conditioned by a goal state which is defined as the last step of each subtask, for robust policy prediction. The proposed method was tested in the real dual-arm robot and successfully accomplished the banana peeling task.
• Abstract（参考訳）: バナナの皮剥きなどの変形性のある物体の長距離デキスタラスロボット操作は,物体モデリングの難しさと,安定かつデキスタラスな操作スキルに関する知識の欠如により問題となる。 本稿では、人間の実演データを用いて、巧妙な操作スキルを学習できる目標条件付きデュアルアクション深層模倣学習(DIL)を提案する。 従来のDIL法では,動作の繰り返し計算による模倣学習における誤りの複合化により,現在の感覚入力と反応動作のマッピングが容易であった。 提案手法は,対象オブジェクトの精密操作が必要な場合(局所動作)にリアクティブ動作を予測し,正確な操作が不要な場合には軌道全体を生成する。 この二重作用の定式化は、ターゲットオブジェクトの予期せぬ変化と反応性局所作用に応答しながら、軌道ベースの大域的作用との複合誤差を効果的に防止する。 さらに、この定式化では、ロバストな政策予測のために、各サブタスクの最終ステップとして定義されるゴール状態によってグローバル/ローカル両方のアクションが条件付けられる。 提案手法は実ダブルアームロボットで試験し,バナナの皮剥き作業に成功した。

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