論文の概要: Learning Fabric Manipulation in the Real World with Human Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02832v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 07:09:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 18:16:10.084846
• Title: Learning Fabric Manipulation in the Real World with Human Videos
• Title（参考訳）: 人間ビデオによる実世界における織物マニピュレーションの学習
• Authors: Robert Lee, Jad Abou-Chakra, Fangyi Zhang, Peter Corke
• Abstract要約: ファブリック操作は、巨大な状態空間と複雑な力学のため、ロボット工学における長年の課題である。 従来の手法のほとんどはシミュレーションに大きく依存しており、依然として変形可能な物体の大きなsim-to-realギャップによって制限されている。 有望な代替手段は、人間がタスクを実行するのを見ることから直接布地操作を学ぶことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.608723220309678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fabric manipulation is a long-standing challenge in robotics due to the enormous state space and complex dynamics. Learning approaches stand out as promising for this domain as they allow us to learn behaviours directly from data. Most prior methods however rely heavily on simulation, which is still limited by the large sim-to-real gap of deformable objects or rely on large datasets. A promising alternative is to learn fabric manipulation directly from watching humans perform the task. In this work, we explore how demonstrations for fabric manipulation tasks can be collected directly by human hands, providing an extremely natural and fast data collection pipeline. Then, using only a handful of such demonstrations, we show how a sample-efficient pick-and-place policy can be learned and deployed on a real robot, without any robot data collection at all. We demonstrate our approach on a fabric folding task, showing that our policy can reliably reach folded states from crumpled initial configurations.
• Abstract（参考訳）: 布地操作は、巨大な状態空間と複雑なダイナミクスのため、ロボット工学における長年の課題である。 学習アプローチは、データから直接行動を学ぶことができるので、このドメインにとって有望である。 しかし、ほとんどの以前の方法はシミュレーションに大きく依存しており、変形可能なオブジェクトの大きなsim-to-realギャップや、大きなデータセットに依存している。 有望な代替手段は、人間がタスクを実行するのを見て直接布地操作を学ぶことである。 本研究では,ファブリック操作タスクのデモを人手で直接収集し,極めて自然で高速なデータ収集パイプラインを提供する方法について検討する。 そして,このようなデモをほんの少しだけ使って,サンプル効率の良いピック・アンド・プレース・ポリシーを実ロボットに学習し,ロボットのデータ収集をまったく必要とせずに展開する方法を示す。 ファブリック折り畳み作業に対する我々のアプローチを実証し、初期構成から折り畳み状態に確実に到達できることを示します。

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