論文の概要: Efficient Skill Acquisition for Complex Manipulation Tasks in Obstructed Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03365v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 18:49:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-07 14:52:43.535721
• Title: Efficient Skill Acquisition for Complex Manipulation Tasks in Obstructed Environments
• Title（参考訳）: 障害環境における複雑な操作タスクの効率的なスキル獲得
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト指向生成モデル(OCGM)を多目的ゴール識別に活用する,効率的なスキル獲得システムを提案する。 OCGMは、新しいシーンでワンショットターゲットオブジェクトの識別と再識別を可能にし、MPは障害物を避けながらロボットを対象オブジェクトに誘導することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.348489257164356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data efficiency in robotic skill acquisition is crucial for operating robots in varied small-batch assembly settings. To operate in such environments, robots must have robust obstacle avoidance and versatile goal conditioning acquired from only a few simple demonstrations. Existing approaches, however, fall short of these requirements. Deep reinforcement learning (RL) enables a robot to learn complex manipulation tasks but is often limited to small task spaces in the real world due to sample inefficiency and safety concerns. Motion planning (MP) can generate collision-free paths in obstructed environments, but cannot solve complex manipulation tasks and requires goal states often specified by a user or object-specific pose estimator. In this work, we propose a system for efficient skill acquisition that leverages an object-centric generative model (OCGM) for versatile goal identification to specify a goal for MP combined with RL to solve complex manipulation tasks in obstructed environments. Specifically, OCGM enables one-shot target object identification and re-identification in new scenes, allowing MP to guide the robot to the target object while avoiding obstacles. This is combined with a skill transition network, which bridges the gap between terminal states of MP and feasible start states of a sample-efficient RL policy. The experiments demonstrate that our OCGM-based one-shot goal identification provides competitive accuracy to other baseline approaches and that our modular framework outperforms competitive baselines, including a state-of-the-art RL algorithm, by a significant margin for complex manipulation tasks in obstructed environments.
• Abstract（参考訳）: ロボットのスキル獲得におけるデータの効率性は、様々な小さなバッチ組立環境でロボットを操作するために不可欠である。 このような環境で運用するには、ロボットはいくつかの単純なデモンストレーションから得られる堅牢な障害物回避と汎用的な目標条件を持つ必要がある。 しかし、既存のアプローチはこれらの要件を満たさない。 deep reinforcement learning(rl)はロボットが複雑な操作タスクを学習することを可能にするが、サンプルの非効率性や安全性の懸念から、現実世界の小さなタスク空間に限定されることが多い。 モーションプランニング(mp)は、妨害された環境で衝突のない経路を生成するが、複雑な操作タスクは解決できず、ユーザーやオブジェクト固有のポーズ推定器によって指定されるゴール状態を必要とする。 本研究では,オブジェクト指向生成モデル(OCGM)を多目的目標同定に活用し,MPとRLの組み合わせによる複雑な操作課題の解決を目的とした,効率的なスキル獲得システムを提案する。 具体的には、ocgmは新しいシーンでワンショットのターゲットオブジェクトの識別と再識別を可能にし、mpは障害物を避けながらロボットをターゲットオブジェクトに誘導できる。 これは、MPの終端状態とサンプル効率のよいRLポリシーの実行可能な開始状態とのギャップを埋めるスキル移行ネットワークと組み合わせられる。 実験では,OCGMをベースとしたワンショットゴール識別により,他のベースラインアプローチと競合する精度が得られ,モジュラーフレームワークは,現状のRLアルゴリズムを含む競争ベースラインを,障害環境における複雑な操作タスクのかなりのマージンで上回ることを示した。

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