論文の概要: Learning to Fold Real Garments with One Arm: A Case Study in Cloud-Based
Robotics Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10297v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 17:31:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-22 14:26:43.748652
- Title: Learning to Fold Real Garments with One Arm: A Case Study in Cloud-Based
Robotics Research
- Title(参考訳): 本物の衣服を片腕で折り畳むための学習:クラウドベースのロボティクス研究を事例として
- Authors: Ryan Hoque, Kaushik Shivakumar, Shrey Aeron, Gabriel Deza, Aditya
Ganapathi, Adrian Wong, Johnny Lee, Andy Zeng, Vincent Vanhoucke, Ken
Goldberg
- Abstract要約: 物理ハードウェア上でのファブリック操作アルゴリズムのシステマティックなベンチマークを行う。
専門家の行動、キーポイント、報酬関数、動的動きをモデル化する4つの新しい学習ベースアルゴリズムを開発した。
データ収集、モデルトレーニング、およびポリシー評価のライフサイクル全体は、ロボットワークセルへの物理的アクセスなしに遠隔で実行される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.200764836237497
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous fabric manipulation is a longstanding challenge in robotics, but
evaluating progress is difficult due to the cost and diversity of robot
hardware. Using Reach, a cloud robotics platform that enables low-latency
remote execution of control policies on physical robots, we present the first
systematic benchmarking of fabric manipulation algorithms on physical hardware.
We develop 4 novel learning-based algorithms that model expert actions,
keypoints, reward functions, and dynamic motions, and we compare these against
4 learning-free and inverse dynamics algorithms on the task of folding a
crumpled T-shirt with a single robot arm. The entire lifecycle of data
collection, model training, and policy evaluation is performed remotely without
physical access to the robot workcell. Results suggest a new algorithm
combining imitation learning with analytic methods achieves 84% of human-level
performance on the folding task. See
https://sites.google.com/berkeley.edu/cloudfolding for all data, code, models,
and supplemental material.
- Abstract(参考訳): 自律的な織物操作はロボット工学における長年の課題であるが、ロボットハードウェアのコストと多様性のために進歩を評価することは困難である。
物理ロボットに対する制御ポリシの低レイテンシリモート実行を可能にするクラウドロボティクスプラットフォームであるReachを用いて,物理ハードウェア上でのファブリック操作アルゴリズムのシステマティックなベンチマークを行う。
4つの学習ベースアルゴリズムを試作し, エキスパートアクション, キーポイント, 報酬関数, 動的動作をモデル化し, 一つのロボットアームでクラップしたtシャツを折り畳むタスクにおいて, 学習フリーと逆ダイナミクスの4つのアルゴリズムと比較した。
データ収集、モデルトレーニング、ポリシー評価のライフサイクル全体は、ロボットワークセルへの物理的アクセスなしに遠隔で実行される。
その結果, 模倣学習と解析手法を組み合わせた新しいアルゴリズムは, 折り畳み作業における人間レベルの性能の84%を達成した。
すべてのデータ、コード、モデル、補足材料について、https://sites.google.com/berkeley.edu/cloudfoldingを参照してください。
関連論文リスト
- HumanoidBench: Simulated Humanoid Benchmark for Whole-Body Locomotion and Manipulation [50.616995671367704]
そこで本研究では,人型ロボットが器用な手を備えた,高次元シミュレーション型ロボット学習ベンチマークHumanoidBenchを提案する。
その結果,現在最先端の強化学習アルゴリズムがほとんどのタスクに支障をきたすのに対して,階層的学習アプローチはロバストな低レベルポリシーに支えられた場合,優れた性能を達成できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-15T17:45:44Z) - Robot Fine-Tuning Made Easy: Pre-Training Rewards and Policies for
Autonomous Real-World Reinforcement Learning [58.3994826169858]
ロボット強化学習のためのリセット不要な微調整システムであるRoboFuMEを紹介する。
我々の洞察は、オフラインの強化学習技術を利用して、事前訓練されたポリシーの効率的なオンライン微調整を確保することである。
提案手法では,既存のロボットデータセットからのデータを組み込んで,目標タスクを3時間以内の自律現実体験で改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T17:50:08Z) - Quality-Diversity Optimisation on a Physical Robot Through
Dynamics-Aware and Reset-Free Learning [4.260312058817663]
本研究では,リセットフリーQD(RF-QD)アルゴリズムを用いて,物理ロボット上で直接コントローラを学習する。
本手法は,ロボットと環境との相互作用から学習したダイナミクスモデルを用いて,ロボットの動作を予測する。
RF-QDには、ロボットが外を歩いたときに安全なゾーンに戻すリカバリポリシーも含まれており、継続的な学習を可能にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T13:24:00Z) - Self-Improving Robots: End-to-End Autonomous Visuomotor Reinforcement
Learning [54.636562516974884]
模倣と強化学習において、人間の監督コストは、ロボットが訓練できるデータの量を制限する。
本研究では,自己改善型ロボットシステムのための新しい設計手法であるMEDAL++を提案する。
ロボットは、タスクの実施と解除の両方を学ぶことで、自律的にタスクを練習し、同時にデモンストレーションから報酬関数を推論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T18:51:38Z) - Discovering Unsupervised Behaviours from Full-State Trajectories [1.827510863075184]
本稿では,自律的に行動特性を見出す品質多様性アルゴリズムとして,自律型ロボットの能力を実現する手法を提案する。
本手法は,ロボットが実状態の軌道から自律的にその能力を見いださなければならないシミュレーションロボット環境において評価する。
より具体的には、分析されたアプローチは、ロボットを多様な位置に移動させるポリシーを自律的に見つけるだけでなく、脚を多様な方法で活用し、ハーフロールも行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T16:57:52Z) - Learning Reward Functions for Robotic Manipulation by Observing Humans [92.30657414416527]
我々は、ロボット操作ポリシーのタスク非依存報酬関数を学習するために、幅広い操作タスクを解く人間のラベル付きビデオを使用する。
学習された報酬は、タイムコントラストの目的を用いて学習した埋め込み空間におけるゴールまでの距離に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-16T16:26:48Z) - Robot Learning on the Job: Human-in-the-Loop Autonomy and Learning
During Deployment [25.186525630548356]
Siriusは、人間とロボットが共同作業を行うための、原則化されたフレームワークである。
部分的に自律的なロボットは、意思決定の大部分を確実に行うことを任務としている。
タスク実行から収集したデータに対するポリシーの性能を改善するための新しい学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T18:53:39Z) - Accelerating Robot Learning of Contact-Rich Manipulations: A Curriculum
Learning Study [4.045850174820418]
本稿では,Domain Randomization(DR)と組み合わせたカリキュラム学習に基づく,コンタクトリッチな操作タスクのロボット学習の高速化に関する研究を行う。
挿入タスクのような位置制御ロボットによる複雑な産業組み立てタスクに対処する。
また,おもちゃのタスクを用いたシミュレーションでのみトレーニングを行う場合においても,現実のロボットに伝達可能なポリシーを学習できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T11:08:39Z) - Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences [61.79346922421323]
多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。
本研究では,物理ロボットシステムの実用的制約を動機として,現実的なマルチタスクRL問題について検討する。
我々は、ロボットのスキルセットを累積的に成長させるために、過去のタスクで学んだデータとポリシーを効果的に活用するアプローチを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-19T18:00:51Z) - Bayesian Meta-Learning for Few-Shot Policy Adaptation Across Robotic
Platforms [60.59764170868101]
強化学習手法は、重要な性能を達成できるが、同じロボットプラットフォームで収集される大量のトレーニングデータを必要とする。
私たちはそれを、さまざまなロボットプラットフォームで共有される共通の構造を捉えるモデルを見つけることを目標とする、数ショットのメタラーニング問題として定式化します。
我々は,400個のロボットを用いて,実ロボットピッキング作業とシミュレーションリーチの枠組みを実験的に評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T14:16:20Z) - Reinforcement Learning Experiments and Benchmark for Solving Robotic
Reaching Tasks [0.0]
強化学習はロボットアームによる到達タスクの解決に成功している。
ハイドサイト体験再生探索技術により報奨信号の増大が, オフ・ポリティクス・エージェントの平均リターンを増加させることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-11T14:00:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。