論文の概要: Temporal Logic Imitation: Learning Plan-Satisficing Motion Policies from Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04632v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 17:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 14:09:25.779541
• Title: Temporal Logic Imitation: Learning Plan-Satisficing Motion Policies from Demonstrations
• Title（参考訳）: 時間論理模倣:実証から計画満足動作ポリシーを学ぶ
• Authors: Yanwei Wang, Nadia Figueroa, Shen Li, Ankit Shah, Julie Shah
• Abstract要約: 実演法(LfD)から学ぶことで,多段階課題の解決が期待できる。 本研究では,このような課題のルーツを,実証において暗黙的な個別計画を満たすための学習された継続的政策の失敗とみなす。 我々は,線形時間論理(LTL)式で規定される任意の離散計画について,学習された連続ポリシーがシミュレート可能であることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.762916270583698
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Learning from demonstration (LfD) methods have shown promise for solving multi-step tasks; however, these approaches do not guarantee successful reproduction of the task given disturbances. In this work, we identify the roots of such a challenge as the failure of the learned continuous policy to satisfy the discrete plan implicit in the demonstration. By utilizing modes (rather than subgoals) as the discrete abstraction and motion policies with both mode invariance and goal reachability properties, we prove our learned continuous policy can simulate any discrete plan specified by a Linear Temporal Logic (LTL) formula. Consequently, the imitator is robust to both task- and motion-level disturbances and guaranteed to achieve task success. Project page: https://sites.google.com/view/ltl-ds
• Abstract（参考訳）: 実演法(LfD)から学んだことは,多段階課題の解決に有望であることを示しているが,これらの手法は与えられた障害の再現を成功させるものではない。 本研究では,このような課題のルーツを,実証において暗黙的な個別計画を満たすための学習された継続的政策の失敗とみなす。 モード(サブゴールではなく)をモード不変性と目標到達性特性の両方を持つ離散抽象と運動ポリシーとして活用することにより、学習された連続ポリシーが線形時間論理(LTL)式で定義された離散計画をシミュレートできることを示す。 その結果、模倣者はタスクレベルの乱れと動作レベルの乱れの両方に対して堅牢であり、タスクの成功を達成することが保証される。 プロジェクトページ: https://sites.google.com/view/ltl-ds

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