論文の概要: Goal-conditioned dual-action imitation learning for dexterous dual-arm robot manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09749v2
- Date: Tue, 19 Mar 2024 10:56:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 02:10:44.792138
- Title: Goal-conditioned dual-action imitation learning for dexterous dual-arm robot manipulation
- Title（参考訳）: 遠位両腕ロボット操作のためのゴール条件付きデュアルアクション模倣学習
- 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い水平デキスタスロボット操作は問題となる課題である。
本稿では,目標条件付きデュアルアクション・ディープ・模倣学習(DIL)アプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.717749411286867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Long-horizon dexterous robot manipulation of deformable objects, such as banana peeling, is a problematic task because of the difficulties in object modeling and a lack of knowledge about stable and dexterous manipulation skills. This paper presents a goal-conditioned dual-action (GC-DA) deep imitation learning (DIL) approach that can learn dexterous manipulation skills using human demonstration data. Previous DIL methods map the current sensory input and reactive action, which often fails because of compounding errors in imitation learning caused by the recurrent computation of actions. The method predicts reactive action only when the precise manipulation of the target object is required (local action) and generates the entire trajectory when precise manipulation is not required (global action). This dual-action formulation effectively prevents compounding error in the imitation learning using the trajectory-based global action while responding to unexpected changes in the target object during the reactive local action. The proposed method was tested in a 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可能な物体の長い水平な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的でデキスタラスな操作スキルに関する知識の欠如から問題となる課題である。
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、GC-DA(Deep mimicion Learning)アプローチを提案する。
従来のDIL法は、現在の感覚入力と反応動作をマッピングするが、これはしばしば、繰り返し発生する動作の計算による模倣学習における複合的なエラーのために失敗する。
この方法は、対象物の正確な操作が必要な場合(局所動作)にのみ反応作用を予測し、正確な操作が不要な場合(グローバル動作)に全軌道を生成する。
この二重作用定式化は、反応局所作用中の対象物体の予期せぬ変化に応答しながら、軌道に基づく大域作用を用いた模倣学習における複合的誤りを効果的に防止する。
提案手法は実物のデュアルアームロボットを用いて試験し,バナナピーリング作業の達成に成功した。
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