論文の概要: Multi-skill Mobile Manipulation for Object Rearrangement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02778v1
- Date: Tue, 6 Sep 2022 19:02:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-08 13:06:38.395042
- Title: Multi-skill Mobile Manipulation for Object Rearrangement
- Title（参考訳）: オブジェクト再配置のためのマルチスキルモバイルマニピュレーション
- Authors: Jiayuan Gu, Devendra Singh Chaplot, Hao Su, Jitendra Malik
- Abstract要約: 本研究では,オブジェクト再構成のための長距離移動操作タスクへのモジュラーアプローチについて検討する。
従来の作業チェーンでは、サブタスクで個別に学習するポイントゴールナビゲーションスキルを備えた複数の静止操作スキルがチェーンされている。
静的な操作ではなく,モバイル操作のスキルを実装し,ポイントゴールではなく,地域目標で訓練されたナビゲーションスキルを訓練することで,これらのアイデアを運用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.62774690484022
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study a modular approach to tackle long-horizon mobile manipulation tasks
for object rearrangement, which decomposes a full task into a sequence of
subtasks. To tackle the entire task, prior work chains multiple stationary
manipulation skills with a point-goal navigation skill, which are learned
individually on subtasks. Although more effective than monolithic end-to-end RL
policies, this framework suffers from compounding errors in skill chaining,
e.g., navigating to a bad location where a stationary manipulation skill can
not reach its target to manipulate. To this end, we propose that the
manipulation skills should include mobility to have flexibility in interacting
with the target object from multiple locations and at the same time the
navigation skill could have multiple end points which lead to successful
manipulation. We operationalize these ideas by implementing mobile manipulation
skills rather than stationary ones and training a navigation skill trained with
region goal instead of point goal. We evaluate our multi-skill mobile
manipulation method M3 on 3 challenging long-horizon mobile manipulation tasks
in the Home Assistant Benchmark (HAB), and show superior performance as
compared to the baselines.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,オブジェクト再構成のための長距離移動操作タスクに対するモジュラーアプローチについて検討し,全タスクをサブタスク列に分解する。
タスク全体に取り組むために、先行作業チェーンは、サブタスクで個別に学習されるポイントゴールナビゲーションスキルで複数の静止操作スキルをチェーンする。
このフレームワークは、モノリシックなエンドツーエンドのrlポリシよりも効果的だが、例えば、定常的な操作スキルが目標に到達できないような悪い場所にナビゲートするなど、スキルチェーンのエラーを複雑化することに悩まされている。
そこで本研究では,複数の位置から対象物体との対話を柔軟に行うために,操作スキルをモビリティに含めるべきであり,同時にナビゲーションスキルが複数の端点を有して操作を成功させることが可能であることを示す。
我々は,固定的ではなくモバイル操作スキルを実装し,ポイントゴールではなく,地域目標で訓練されたナビゲーションスキルをトレーニングすることにより,これらのアイデアを運用する。
我々は,ホームアシスタントベンチマーク(HAB)における3つの長軸移動操作課題に対して,マルチスキル移動操作手法M3を評価し,ベースラインと比較して優れた性能を示す。
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