論文の概要: Robotic Learning the Sequence of Packing Irregular Objects from Human Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01645v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 14:44:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 15:46:04.993170
• Title: Robotic Learning the Sequence of Packing Irregular Objects from Human Demonstrations
• Title（参考訳）: 人間の実験から不規則な物体を詰め込む過程を学習するロボット
• Authors: Andr\'e Santos, Atabak Dehban, Jos\'e Santos-Victor
• Abstract要約: 我々は、暗黙的なタスク知識と戦略を抽出し、効率的な空間利用を実現するために、専門家によるデモンストレーションから学ぶ。 BoxEDデータセットを使用してマルコフ連鎖を学習し、与えられたオブジェクトセットのオブジェクトパッキングシーケンスを予測する。 実験結果から,ヒトが生成したシーケンスよりも人間に近い頻度で分類するシーケンス予測を生成することにより,モデルが人のパフォーマンスを上回ることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We address the unsolved task of robotic bin packing with irregular objects, such as groceries, where the underlying constraints on object placement and manipulation, and the diverse objects' physical properties make preprogrammed strategies unfeasible. Our approach is to learn directly from expert demonstrations in order to extract implicit task knowledge and strategies to achieve an efficient space usage, safe object positioning and to generate human-like behaviors that enhance human-robot trust. We collect and make available a novel and diverse dataset, BoxED, of box packing demonstrations by humans in virtual reality. In total, 263 boxes were packed with supermarket-like objects by 43 participants, yielding 4644 object manipulations. We use the BoxED dataset to learn a Markov chain to predict the object packing sequence for a given set of objects and compare it with human performance. Our experimental results show that the model surpasses human performance by generating sequence predictions that humans classify as human-like more frequently than human-generated sequences.
• Abstract（参考訳）: 食品などの不規則な物体を詰め込むロボット・ビンの未解決課題に対処する。そこでは,物体の配置と操作に対する基礎的制約,および多様な物体の物理的特性が事前プログラムされた戦略を実現不可能にする。 我々のアプローチは、暗黙のタスク知識と戦略を抽出し、効率的な空間利用、安全なオブジェクト位置決め、人間-ロボット信頼を高める人間のような行動を生成するために、専門家によるデモンストレーションから直接学習することである。 私たちは、バーチャルリアリティーにおける人間の箱詰めデモの、新しくて多様なデータセット、boxedを収集し、利用可能にする。 合計263箱に43人の参加者がスーパーのようなオブジェクトを詰め込み、4644個のオブジェクト操作を行った。 BoxEDデータセットを使用してマルコフ連鎖を学習し、与えられたオブジェクトセットのオブジェクトパッキングシーケンスを予測し、それを人間のパフォーマンスと比較する。 実験結果から,ヒトが生成したシーケンスよりも人間に近い頻度で分類するシーケンス予測を作成した。

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