論文の概要: Dexterous Manipulation from Images: Autonomous Real-World RL via Substep Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09902v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 22:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 13:32:54.122352
• Title: Dexterous Manipulation from Images: Autonomous Real-World RL via Substep Guidance
• Title（参考訳）: 画像からのデクサラスマニピュレーション:サブステップ誘導による自律的実世界RL
• Authors: Kelvin Xu, Zheyuan Hu, Ria Doshi, Aaron Rovinsky, Vikash Kumar, Abhishek Gupta, Sergey Levine
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが新しいタスクを定義するための"プログラミング不要"なアプローチを提供する,視覚に基づくデクスタラスな操作システムについて述べる。 本システムには,最終タスクと中間タスクを画像例で定義するためのフレームワークが組み込まれている。 実世界における多段階物体操作の4指ロボットハンドラーによる実験結果
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.36749876465618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex and contact-rich robotic manipulation tasks, particularly those that involve multi-fingered hands and underactuated object manipulation, present a significant challenge to any control method. Methods based on reinforcement learning offer an appealing choice for such settings, as they can enable robots to learn to delicately balance contact forces and dexterously reposition objects without strong modeling assumptions. However, running reinforcement learning on real-world dexterous manipulation systems often requires significant manual engineering. This negates the benefits of autonomous data collection and ease of use that reinforcement learning should in principle provide. In this paper, we describe a system for vision-based dexterous manipulation that provides a "programming-free" approach for users to define new tasks and enable robots with complex multi-fingered hands to learn to perform them through interaction. The core principle underlying our system is that, in a vision-based setting, users should be able to provide high-level intermediate supervision that circumvents challenges in teleoperation or kinesthetic teaching which allow a robot to not only learn a task efficiently but also to autonomously practice. Our system includes a framework for users to define a final task and intermediate sub-tasks with image examples, a reinforcement learning procedure that learns the task autonomously without interventions, and experimental results with a four-finger robotic hand learning multi-stage object manipulation tasks directly in the real world, without simulation, manual modeling, or reward engineering.
• Abstract（参考訳）: 複雑で接触に富んだロボット操作、特に多指の手と不動の物体操作を含むタスクは、あらゆる制御方法に重大な課題をもたらす。 強化学習に基づく手法は、ロボットが強力なモデリング仮定なしで、接触力と微妙に再配置する物体の微妙なバランスを学べるように、そのような設定に魅力的な選択肢を提供する。 しかし、実世界の巧妙な操作システムで強化学習を実行するには、しばしばかなりの手動技術が必要である。 これにより、自律的なデータ収集のメリットと、強化学習が原則的に提供するべき使いやすさが否定される。 本稿では,ユーザが新しいタスクを定義し,複雑な多指ハンドを持つロボットがインタラクションを通じてその動作を学べるようにするための"プログラミングフリー"なアプローチを提供する,視覚に基づくデクスタース操作のシステムについて述べる。 我々のシステムの基本原理は、視覚ベースの環境では、ユーザーは遠隔操作や審美教育の課題を回避し、ロボットがタスクを効率的に学習するだけでなく、自律的に実践することのできる、ハイレベルな中間管理を提供するべきである。 本システムには,最終タスクと中間サブタスクを画像例で定義するフレームワーク,介入なしにタスクを自律的に学習する強化学習手順,シミュレーションや手動モデリング,報酬工学を伴わない実世界での多段階オブジェクト操作タスクを直接学習する4本指ロボットハンドによる実験結果が含まれている。

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