論文の概要: BusyBot: Learning to Interact, Reason, and Plan in a BusyBoard Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08192v1
• Date: Sun, 17 Jul 2022 14:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 18:13:22.968126
• Title: BusyBot: Learning to Interact, Reason, and Plan in a BusyBoard Environment
• Title（参考訳）: BusyBot:BusyBoard環境でのインタラクション、推論、計画を学ぶ
• Authors: Zeyi Liu, Zhenjia Xu, Shuran Song
• Abstract要約: BusyBoardは,ロボット同士のインタラクションにリッチな視覚フィードバックを提供するために,多種多様なオブジェクトセットとオブジェクト間の機能的関係を活用する,おもちゃに触発されたロボット学習環境である。 本研究では,エージェントが協調して3つの基本的な能力(インタラクション,推論,計画)を統合的かつ自己管理的に獲得することのできる学習フレームワークであるBusyBotを紹介する。 本研究では,実環境とシミュレーション環境の両方においてBusyBotを評価し,そのオブジェクトや関係の一般化性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.835219582351826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce BusyBoard, a toy-inspired robot learning environment that leverages a diverse set of articulated objects and inter-object functional relations to provide rich visual feedback for robot interactions. Based on this environment, we introduce a learning framework, BusyBot, which allows an agent to jointly acquire three fundamental capabilities (interaction, reasoning, and planning) in an integrated and self-supervised manner. With the rich sensory feedback provided by BusyBoard, BusyBot first learns a policy to efficiently interact with the environment; then with data collected using the policy, BusyBot reasons the inter-object functional relations through a causal discovery network; and finally by combining the learned interaction policy and relation reasoning skill, the agent is able to perform goal-conditioned manipulation tasks. We evaluate BusyBot in both simulated and real-world environments, and validate its generalizability to unseen objects and relations. Video is available at https://youtu.be/EJ98xBJZ9ek.
• Abstract（参考訳）: BusyBoardは,ロボット同士のインタラクションにリッチな視覚フィードバックを提供するために,多種多様なオブジェクトセットとオブジェクト間の機能的関係を活用するロボット学習環境である。 この環境に基づいて,エージェントが3つの基本的な能力(インタラクション,推論,計画)を統合的かつ自己管理的に獲得することのできる学習フレームワークであるBusyBotを導入する。 BusyBoardが提供したリッチな感覚フィードバックにより、BusyBotは、まず環境と効率的に対話するためのポリシーを学び、次にポリシーを使用して収集されたデータにより、BusyBotは因果発見ネットワークを介して機能間関係を推論し、最後に学習されたインタラクションポリシーと関係推論スキルを組み合わせることで、エージェントはゴール条件付き操作タスクを実行できるようになる。 本研究では,実環境とシミュレーション環境の両方においてBusyBotを評価し,そのオブジェクトや関係の一般化性を検証する。 ビデオはhttps://youtu.be/ej98xbjz9ekで閲覧できる。

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