論文の概要: Learning Efficient Abstract Planning Models that Choose What to Predict

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07737v3
• Date: Tue, 5 Sep 2023 16:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 11:14:40.699953
• Title: Learning Efficient Abstract Planning Models that Choose What to Predict
• Title（参考訳）: 予測するものを選択する効率的な抽象的計画モデルを学ぶ
• Authors: Nishanth Kumar, Willie McClinton, Rohan Chitnis, Tom Silver, Tom\'as Lozano-P\'erez, Leslie Pack Kaelbling
• Abstract要約: 多くのロボティクス分野において,既存の記号演算子学習アプローチが不足していることが示されている。 これは主に、抽象状態におけるすべての観測された変化を正確に予測する演算子を学習しようとするためである。 我々は,特定の目標を達成するための抽象的計画に必要な変化をモデル化するだけで,「予測すべきものを選択する」演算子を学習することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.013014215441505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An effective approach to solving long-horizon tasks in robotics domains with continuous state and action spaces is bilevel planning, wherein a high-level search over an abstraction of an environment is used to guide low-level decision-making. Recent work has shown how to enable such bilevel planning by learning abstract models in the form of symbolic operators and neural samplers. In this work, we show that existing symbolic operator learning approaches fall short in many robotics domains where a robot's actions tend to cause a large number of irrelevant changes in the abstract state. This is primarily because they attempt to learn operators that exactly predict all observed changes in the abstract state. To overcome this issue, we propose to learn operators that 'choose what to predict' by only modelling changes necessary for abstract planning to achieve specified goals. Experimentally, we show that our approach learns operators that lead to efficient planning across 10 different hybrid robotics domains, including 4 from the challenging BEHAVIOR-100 benchmark, while generalizing to novel initial states, goals, and objects.
• Abstract（参考訳）: ロボット領域における長期的タスクを連続状態と行動空間で解決するための効果的なアプローチは、環境の抽象化をハイレベルに探索することで、低レベルな意思決定をガイドする二段階計画である。 近年の研究では、記号演算子とニューラルサンプリング器の形式で抽象モデルを学ぶことによって、このような二段階計画を実現する方法が示されている。 本研究では,ロボットの動作が抽象状態の無関係な変化を引き起こす傾向がある多くのロボット領域において,既存の記号操作学習手法が不足していることを示す。 これは主に、観測されたすべての抽象状態の変化を正確に予測する演算子を学習しようとするためである。 この問題を克服するために,抽象計画に必要な変化をモデル化し,特定の目標を達成するためにのみ「予測すべきものを選ぶ」演算子を提案する。 実験により,提案手法は,新たな初期状態,目標,対象に一般化しつつ,挑戦的行動-100ベンチマークから4つを含む,10種類のハイブリッドロボットドメインの効率的な計画に導くオペレーターを学習することを示した。

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