論文の概要: Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17592v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 17:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 12:25:19.785621
• Title: Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds
• Title（参考訳）: ポイントクラウドから人間とロボットのハンドオーバを学ぶ
• Authors: Sammy Christen, Wei Yang, Claudia P\'erez-D'Arpino, Otmar Hilliges, Dieter Fox, Yu-Wei Chao
• Abstract要約: 視覚に基づく人間ロボットハンドオーバの制御ポリシーを学習する最初のフレームワークを提案する。 シミュレーションベンチマーク,sim-to-sim転送,sim-to-real転送において,ベースラインよりも大きな性能向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.18127198174958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose the first framework to learn control policies for vision-based human-to-robot handovers, a critical task for human-robot interaction. While research in Embodied AI has made significant progress in training robot agents in simulated environments, interacting with humans remains challenging due to the difficulties of simulating humans. Fortunately, recent research has developed realistic simulated environments for human-to-robot handovers. Leveraging this result, we introduce a method that is trained with a human-in-the-loop via a two-stage teacher-student framework that uses motion and grasp planning, reinforcement learning, and self-supervision. We show significant performance gains over baselines on a simulation benchmark, sim-to-sim transfer and sim-to-real transfer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間とロボットのインタラクションにおいて重要な課題である視覚に基づくロボットハンドオーバの制御ポリシーを学習する最初のフレームワークを提案する。 具体化aiの研究は、シミュレーション環境におけるロボットエージェントの訓練において大きな進歩を遂げているが、人間のシミュレーションが困難であるため、人間との対話は依然として困難である。 幸いなことに、最近の研究は、人間とロボットのハンドオーバのための現実的なシミュレーション環境を開発した。 そこで本研究では,動作と把握計画,強化学習,自己監督を併用した2段階の教師学習フレームワークを用いて,人間によるループ学習手法を提案する。 シミュレーションベンチマーク,sim-to-sim転送,sim-to-real転送において,ベースラインよりも大きな性能向上を示した。

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