論文の概要: Transformers are Adaptable Task Planners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02442v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 05:13:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 00:55:21.007288
• Title: Transformers are Adaptable Task Planners
• Title（参考訳）: Transformerは適応可能なタスクプランナ
• Authors: Vidhi Jain, Yixin Lin, Eric Undersander, Yonatan Bisk, Akshara Rai
• Abstract要約: Transformer Task Planner(TTP)は、オブジェクトベースの表現を活用することで、デモからハイレベルなアクションを学習する。 TTPは複数の選好に基づいて事前訓練が可能であり、シミュレーションされた食器洗い機ロードタスクのプロンプトとして1つのデモを用いて、見知らぬ選好への一般化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.737012075964284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Every home is different, and every person likes things done in their particular way. Therefore, home robots of the future need to both reason about the sequential nature of day-to-day tasks and generalize to user's preferences. To this end, we propose a Transformer Task Planner(TTP) that learns high-level actions from demonstrations by leveraging object attribute-based representations. TTP can be pre-trained on multiple preferences and shows generalization to unseen preferences using a single demonstration as a prompt in a simulated dishwasher loading task. Further, we demonstrate real-world dish rearrangement using TTP with a Franka Panda robotic arm, prompted using a single human demonstration.
• Abstract（参考訳）: どの家も違うし、誰もが自分のやり方で物事をするのが好きだ。 したがって、未来のホームロボットは、日々のタスクのシーケンシャルな性質を推論し、ユーザの好みに一般化する必要がある。 そこで本研究では,オブジェクト属性に基づく表現を活用し,実演からハイレベルな動作を学習するトランスフォーマティブタスクプランナー(ttp)を提案する。 TTPは複数の選好に基づいて事前訓練が可能であり、シミュレーションされた食器洗い機ロードタスクのプロンプトとして1つのデモを用いて、見知らぬ選好への一般化を示す。 さらに,Franka Pandaロボットアームを用いたTTPを用いた実世界の料理のアレンジメントの実証を行った。

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