論文の概要: STAP: Sequencing Task-Agnostic Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12250v3
• Date: Wed, 31 May 2023 10:53:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 03:58:38.644416
• Title: STAP: Sequencing Task-Agnostic Policies
• Title（参考訳）: STAP: Task-Agnostic Policiesのシーケンス
• Authors: Christopher Agia and Toki Migimatsu and Jiajun Wu and Jeannette Bohg
• Abstract要約: 本稿では,長期的課題を解決するために,操作スキルを訓練し,それらの幾何学的依存関係を計画時に調整するためのシークエンシングタスク非依存ポリシー(STAP)を提案する。 実験により, この目的関数が真理計画の実現可能性に近似していることが示唆された。 タスクプランナが提供したスキルシーケンスの幾何学的実現可能性を評価することで,STAPがタスク計画や動作計画にどのように使えるかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.25415946972336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in robotic skill acquisition have made it possible to build general-purpose libraries of learned skills for downstream manipulation tasks. However, naively executing these skills one after the other is unlikely to succeed without accounting for dependencies between actions prevalent in long-horizon plans. We present Sequencing Task-Agnostic Policies (STAP), a scalable framework for training manipulation skills and coordinating their geometric dependencies at planning time to solve long-horizon tasks never seen by any skill during training. Given that Q-functions encode a measure of skill feasibility, we formulate an optimization problem to maximize the joint success of all skills sequenced in a plan, which we estimate by the product of their Q-values. Our experiments indicate that this objective function approximates ground truth plan feasibility and, when used as a planning objective, reduces myopic behavior and thereby promotes long-horizon task success. We further demonstrate how STAP can be used for task and motion planning by estimating the geometric feasibility of skill sequences provided by a task planner. We evaluate our approach in simulation and on a real robot. Qualitative results and code are made available at https://sites.google.com/stanford.edu/stap.
• Abstract（参考訳）: ロボットスキル獲得の進歩により、下流操作タスクのための学習スキルの汎用ライブラリの構築が可能になった。 しかし、これらのスキルを相次いで生かして実行することは、長期計画に共通する行動間の依存関係を考慮せずに成功する可能性は低い。 タスク非依存型ポリシ(stap)という,操作スキルのトレーニングと,その幾何学的依存関係を計画時にコーディネートするスケーラブルなフレームワークを提案する。 q-函数がスキル実現可能性の尺度をコードしていることを考えると、計画にシーケンスされたすべてのスキルの合同成功を最大化するために最適化問題を定式化する。 実験により,本目的関数は基本真理計画の実現可能性に近似し,計画目的として用いると筋活動が減少し,長期作業の成功が促進されることが示唆された。 さらに,タスクプランナが提供したスキルシーケンスの幾何学的実現可能性を評価することで,STAPをタスク計画や動作計画に利用できることを示す。 我々はシミュレーションと実際のロボットによるアプローチを評価する。 質的な結果とコードはhttps://sites.google.com/stanford.edu/stapで入手できる。

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