論文の概要: HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human Demonstration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04359v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 15:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:22:04.262872
• Title: HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human Demonstration
• Title（参考訳）: HERD:人間からロボットへの継続的な進化
• Authors: Xingyu Liu, Deepak Pathak, Kris M. Kitani
• Abstract要約: 本研究では,マイクロ進化的強化学習を用いて,操作スキルを人間からロボットに伝達可能であることを示す。 本稿では,ロボットの進化経路とポリシーを協調的に最適化する多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.045140028275036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to learn from human demonstration endows robots with the ability to automate various tasks. However, directly learning from human demonstration is challenging since the structure of the human hand can be very different from the desired robot gripper. In this work, we show that manipulation skills can be transferred from a human to a robot through the use of micro-evolutionary reinforcement learning, where a five-finger human dexterous hand robot gradually evolves into a commercial robot, while repeated interacting in a physics simulator to continuously update the policy that is first learned from human demonstration. To deal with the high dimensions of robot parameters, we propose an algorithm for multi-dimensional evolution path searching that allows joint optimization of both the robot evolution path and the policy. Through experiments on human object manipulation datasets, we show that our framework can efficiently transfer the expert human agent policy trained from human demonstrations in diverse modalities to target commercial robots.
• Abstract（参考訳）: 人間のデモから学ぶ能力は、ロボットに様々なタスクを自動化する能力を与える。 しかし,人間の手の構造はロボットグリッパーと大きく異なる可能性があるため,人間の実演から直接学習することは困難である。 本研究では,人間からロボットへ,マイクロ進化的強化学習(micro-evolutionary reinforcement learning)を用いて操作スキルを伝達し,5本指の人間のデクスタラスハンドロボットが徐々に商用ロボットへと進化し,物理シミュレータで繰り返し対話することで,人間の実演から学んだ方針を継続的に更新できることを示す。 ロボットのパラメータの高次元に対応するために,ロボット進化経路と方針の協調最適化を可能にする多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。 人体操作データセットの実験を通じて,本フレームワークは,人体実験から訓練した専門家のエージェントポリシーを,商業ロボットをターゲットとした多種多様なモダリティで効率的に伝達可能であることを示す。

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