論文の概要: Inferring Versatile Behavior from Demonstrations by Matching Geometric Descriptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08121v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 16:42:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 21:34:12.247540
• Title: Inferring Versatile Behavior from Demonstrations by Matching Geometric Descriptors
• Title（参考訳）: 幾何ディスクリプタのマッチングによる多用途行動の推定
• Authors: Niklas Freymuth, Nicolas Schreiber, Philipp Becker, Aleksander Taranovic, Gerhard Neumann
• Abstract要約: 人間は直感的にタスクを多目的に解決し、軌道に基づく計画や個々のステップの行動を変化させる。 現在のImitation Learningアルゴリズムは、通常、単調な専門家によるデモンストレーションのみを考慮し、状態アクションベースの設定で行動する。 代わりに、移動プリミティブの混合と分布マッチングの目的を組み合わせることで、専門家の行動と汎用性にマッチする多目的行動を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.62423312645953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans intuitively solve tasks in versatile ways, varying their behavior in terms of trajectory-based planning and for individual steps. Thus, they can easily generalize and adapt to new and changing environments. Current Imitation Learning algorithms often only consider unimodal expert demonstrations and act in a state-action-based setting, making it difficult for them to imitate human behavior in case of versatile demonstrations. Instead, we combine a mixture of movement primitives with a distribution matching objective to learn versatile behaviors that match the expert's behavior and versatility. To facilitate generalization to novel task configurations, we do not directly match the agent's and expert's trajectory distributions but rather work with concise geometric descriptors which generalize well to unseen task configurations. We empirically validate our method on various robot tasks using versatile human demonstrations and compare to imitation learning algorithms in a state-action setting as well as a trajectory-based setting. We find that the geometric descriptors greatly help in generalizing to new task configurations and that combining them with our distribution-matching objective is crucial for representing and reproducing versatile behavior.
• Abstract（参考訳）: 人間は直感的にタスクを多目的に解決し、軌道に基づく計画や個々のステップの行動を変える。 したがって、彼らは簡単に一般化し、新しく変化する環境に適応できる。 現在の模倣学習アルゴリズムは、ユニモーダルな専門家によるデモンストレーションのみを考慮し、状態に基づく設定で行動することが多いため、多用途なデモンストレーションの場合、人間の行動を模倣することが困難である。 代わりに、移動プリミティブの混合と分布マッチングの目的を組み合わせることで、専門家の行動と汎用性にマッチする多目的行動を学ぶ。 新たなタスク構成への一般化を容易にするため、エージェントとエキスパートの軌道分布を直接一致させるのではなく、見当たらないタスク構成に一般化した簡潔な幾何学的記述子で作業する。 本手法は,多彩な人間の実演を用いて,様々なロボットタスクにおいて実験的に検証し,状態動作設定と軌道に基づく設定で模倣学習アルゴリズムと比較する。 幾何学的記述子は,新しいタスク構成への一般化に大きく寄与し,分布マッチングの目的と組み合わせることが,多目的行動の表現と再現に不可欠であることがわかった。

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