論文の概要: Accelerating Interactive Human-like Manipulation Learning with GPU-based Simulation and High-quality Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02126v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 09:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:14:15.222367
• Title: Accelerating Interactive Human-like Manipulation Learning with GPU-based Simulation and High-quality Demonstrations
• Title（参考訳）: gpuシミュレーションと高品質デモンストレーションによる対話型ヒューマンライクな操作学習の高速化
• Authors: Malte Mosbach, Kara Moraw, Sven Behnke
• Abstract要約: コンタクトリッチなタスクを対話的に操作するための没入型仮想現実遠隔操作インタフェースを提案する。 我々は,大規模並列RLと模倣学習の相補的強みを実証し,頑健で自然な振る舞いを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.393382192511716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dexterous manipulation with anthropomorphic robot hands remains a challenging problem in robotics because of the high-dimensional state and action spaces and complex contacts. Nevertheless, skillful closed-loop manipulation is required to enable humanoid robots to operate in unstructured real-world environments. Reinforcement learning (RL) has traditionally imposed enormous interaction data requirements for optimizing such complex control problems. We introduce a new framework that leverages recent advances in GPU-based simulation along with the strength of imitation learning in guiding policy search towards promising behaviors to make RL training feasible in these domains. To this end, we present an immersive virtual reality teleoperation interface designed for interactive human-like manipulation on contact rich tasks and a suite of manipulation environments inspired by tasks of daily living. Finally, we demonstrate the complementary strengths of massively parallel RL and imitation learning, yielding robust and natural behaviors. Videos of trained policies, our source code, and the collected demonstration datasets are available at https://maltemosbach.github.io/interactive_ human_like_manipulation/.
• Abstract（参考訳）: ロボットハンドによる巧妙な操作は、高次元の状態と動作空間と複雑な接触のため、ロボット工学において難しい課題である。 それでも、ヒューマノイドロボットが非構造化実環境で動作するためには、巧妙なクローズドループ操作が必要である。 強化学習(RL)は伝統的に、このような複雑な制御問題を最適化するために、膨大な相互作用データ要求を課してきた。 我々は,GPUに基づくシミュレーションの最近の進歩と,これらの領域でRLトレーニングを実現するために,ポリシー探索を有望な行動へと導く上での模倣学習の強みを活用する新しいフレームワークを導入する。 そこで本研究では,コンタクトリッチなタスクを対話的に操作するための没入型仮想現実遠隔操作インタフェースと,日常生活のタスクに触発された操作環境について述べる。 最後に,超並列rlと模倣学習の相補的な強みを示し,頑健かつ自然な行動を与える。 トレーニング済みのポリシー、ソースコード、収集されたデモデータセットのビデオはhttps://maltemosbach.github.io/interactive_ human_like_manipulation/で公開されている。

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