論文の概要: From Play to Policy: Conditional Behavior Generation from Uncurated Robot Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10047v2
• Date: Wed, 19 Oct 2022 16:57:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 12:43:28.181932
• Title: From Play to Policy: Conditional Behavior Generation from Uncurated Robot Data
• Title（参考訳）: 遊びから政策へ:不正確なロボットデータから条件行動生成
• Authors: Zichen Jeff Cui, Yibin Wang, Nur Muhammad Mahi Shafiullah, Lerrel Pinto
• Abstract要約: Conditional Behavior Transformer (C-BeT) は、動作変換器のマルチモーダル生成能力と将来の目標仕様を組み合わせた手法である。 C-BeTは、プレイデータから学ぶための最先端の研究を平均45.7%改善している。 プレイデータから実世界のロボットで有用なタスク中心の振る舞いを学習できることを初めて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.041329181385414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large-scale sequence modeling from offline data has led to impressive performance gains in natural language and image generation, directly translating such ideas to robotics has been challenging. One critical reason for this is that uncurated robot demonstration data, i.e. play data, collected from non-expert human demonstrators are often noisy, diverse, and distributionally multi-modal. This makes extracting useful, task-centric behaviors from such data a difficult generative modeling problem. In this work, we present Conditional Behavior Transformers (C-BeT), a method that combines the multi-modal generation ability of Behavior Transformer with future-conditioned goal specification. On a suite of simulated benchmark tasks, we find that C-BeT improves upon prior state-of-the-art work in learning from play data by an average of 45.7%. Further, we demonstrate for the first time that useful task-centric behaviors can be learned on a real-world robot purely from play data without any task labels or reward information. Robot videos are best viewed on our project website: https://play-to-policy.github.io
• Abstract（参考訳）: オフラインデータからの大規模シーケンスモデリングは、自然言語と画像生成のパフォーマンス向上に繋がったが、そのようなアイデアをロボティクスに直接翻訳することは困難だった。 この理由の1つは、未解決のロボットのデモデータ、すなわち、経験のない人間のデモ参加者から収集されたプレイデータはしばしば騒がしく、多様性があり、分布的にマルチモーダルである。 これにより、そのようなデータからタスク中心の振る舞いを抽出することは、難しい生成モデリング問題となる。 本研究では,動作変換器のマルチモーダル生成能力と将来の目標仕様を組み合わせた条件付き動作変換器(C-BeT)を提案する。 シミュレーションされたベンチマークタスクのスイートでは、C-BeTは、プレイデータから平均45.7%の学習で最先端の作業を改善する。 さらに,タスクラベルや報奨情報を持たずに,純粋に遊びデータから実世界のロボットに有用なタスク中心の動作を学習できることを初めて実証する。 ロボットビデオはプロジェクトのWebサイトでよく見られる。

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