論文の概要: Active Task Randomization: Learning Robust Skills via Unsupervised Generation of Diverse and Feasible Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06134v2
• Date: Tue, 18 Apr 2023 07:34:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 18:13:36.474672
• Title: Active Task Randomization: Learning Robust Skills via Unsupervised Generation of Diverse and Feasible Tasks
• Title（参考訳）: アクティブタスクランダム化:多元的タスクの教師なし生成によるロバストスキルの学習
• Authors: Kuan Fang, Toki Migimatsu, Ajay Mandlekar, Li Fei-Fei, Jeannette Bohg
• Abstract要約: 我々は、教師なしのトレーニングタスクの生成を通じて、堅牢なスキルを学ぶアプローチであるActive Task Randomization (ATR)を導入する。 ATRは、タスクの多様性と実現可能性のバランスをとることで、堅牢なスキルを学ぶために、初期環境状態と操作目標からなる適切なタスクを選択する。 本研究では,視覚的入力に基づく逐次操作問題の解決のために,タスクプランナが学習スキルを構成することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.73239471412444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving real-world manipulation tasks requires robots to have a repertoire of skills applicable to a wide range of circumstances. When using learning-based methods to acquire such skills, the key challenge is to obtain training data that covers diverse and feasible variations of the task, which often requires non-trivial manual labor and domain knowledge. In this work, we introduce Active Task Randomization (ATR), an approach that learns robust skills through the unsupervised generation of training tasks. ATR selects suitable tasks, which consist of an initial environment state and manipulation goal, for learning robust skills by balancing the diversity and feasibility of the tasks. We propose to predict task diversity and feasibility by jointly learning a compact task representation. The selected tasks are then procedurally generated in simulation using graph-based parameterization. The active selection of these training tasks enables skill policies trained with our framework to robustly handle a diverse range of objects and arrangements at test time. We demonstrate that the learned skills can be composed by a task planner to solve unseen sequential manipulation problems based on visual inputs. Compared to baseline methods, ATR can achieve superior success rates in single-step and sequential manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の操作タスクを解決するには、ロボットは幅広い状況に適用できるスキルのレパートリーを持つ必要がある。 このようなスキルを習得するために学習ベースの手法を使用する場合、重要な課題はタスクの多様性と実現可能なバリエーションをカバーするトレーニングデータを得ることである。 本研究では、教師なしのトレーニングタスクの生成を通じて、堅牢なスキルを学ぶアプローチであるActive Task Randomization (ATR)を紹介する。 ATRは、タスクの多様性と実現可能性のバランスをとることで、堅牢なスキルを学ぶために、初期環境状態と操作目標からなる適切なタスクを選択する。 本稿では,コンパクトなタスク表現を共同学習することで,タスクの多様性と実現可能性を予測することを提案する。 選択されたタスクは、グラフベースのパラメータ化を用いたシミュレーションで手続き的に生成される。 これらのトレーニングタスクのアクティブな選択により、我々のフレームワークでトレーニングされたスキルポリシーは、テスト時にさまざまなオブジェクトやアレンジメントを堅牢に処理できます。 本研究では,視覚的入力に基づく逐次操作問題の解決のために,タスクプランナが学習スキルを構成することを実証する。 ベースライン法と比較して、atrはシングルステップおよびシーケンシャルな操作タスクにおいて優れた成功率を達成できる。

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