論文の概要: Instruction-driven history-aware policies for robotic manipulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04899v1
• Date: Sun, 11 Sep 2022 16:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 12:14:27.280718
• Title: Instruction-driven history-aware policies for robotic manipulations
• Title（参考訳）: ロボット操作における教示駆動履歴認識ポリシー
• Authors: Pierre-Louis Guhur, Shizhe Chen, Ricardo Garcia, Makarand Tapaswi, Ivan Laptev, Cordelia Schmid
• Abstract要約: 複数の入力を考慮に入れた統一型トランスフォーマー方式を提案する。 特に,我々のトランスフォーマーアーキテクチャは,(i)自然言語命令と(ii)多視点シーン観測を統合している。 RLBenchベンチマークと実世界のロボットを用いて,本手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.25511767738224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In human environments, robots are expected to accomplish a variety of manipulation tasks given simple natural language instructions. Yet, robotic manipulation is extremely challenging as it requires fine-grained motor control, long-term memory as well as generalization to previously unseen tasks and environments. To address these challenges, we propose a unified transformer-based approach that takes into account multiple inputs. In particular, our transformer architecture integrates (i) natural language instructions and (ii) multi-view scene observations while (iii) keeping track of the full history of observations and actions. Such an approach enables learning dependencies between history and instructions and improves manipulation precision using multiple views. We evaluate our method on the challenging RLBench benchmark and on a real-world robot. Notably, our approach scales to 74 diverse RLBench tasks and outperforms the state of the art. We also address instruction-conditioned tasks and demonstrate excellent generalization to previously unseen variations.
• Abstract（参考訳）: 人間の環境では、ロボットは単純な自然言語命令によって様々な操作タスクを果たすことが期待されている。 しかし、ロボット操作は、細かい運動制御、長期記憶、そしてこれまで見つからなかったタスクや環境への一般化を必要とするため、非常に難しい。 これらの課題に対処するため,複数入力を考慮した統一型トランスフォーマー方式を提案する。 特に 変圧器のアーキテクチャは (i)自然言語の指示及び指示 (ii)多視点映像観察 (iii)観察及び行動の全履歴を追跡すること。 このようなアプローチにより、履歴と命令間の依存関係を学習し、複数のビューによる操作精度を向上させることができる。 RLBenchベンチマークと実世界のロボットを用いて本手法の評価を行った。 特に,本手法は74種類のRLBenchタスクに拡張され,最先端技術に優れる。 また、命令条件付きタスクにも対処し、以前は見えなかったバリエーションに優れた一般化を示す。

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