論文の概要: Learning a Universal Human Prior for Dexterous Manipulation from Human Preference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04602v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 14:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 14:52:17.463382
• Title: Learning a Universal Human Prior for Dexterous Manipulation from Human Preference
• Title（参考訳）: 人選好によるデクサラスマニピュレーションのための普遍的人間優先学習
• Authors: Zihan Ding, Yuanpei Chen, Allen Z. Ren, Shixiang Shane Gu, Hao Dong, Chi Jin
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ上での人間の嗜好を直接フィードバックすることで,普遍的な人間学習の枠組みを提案する。 1つのタスク非依存報酬モデルが、様々な警察を反復的に生成し、軌道上の人間の嗜好を収集することで訓練される。 提案手法は,ロボットの手の動作を,目に見えないタスクを含む多様なタスクで実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.372900923080326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating human-like behavior on robots is a great challenge especially in dexterous manipulation tasks with robotic hands. Even in simulation with no sample constraints, scripting controllers is intractable due to high degrees of freedom, and manual reward engineering can also be hard and lead to non-realistic motions. Leveraging the recent progress on Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), we propose a framework to learn a universal human prior using direct human preference feedback over videos, for efficiently tuning the RL policy on 20 dual-hand robot manipulation tasks in simulation, without a single human demonstration. One task-agnostic reward model is trained through iteratively generating diverse polices and collecting human preference over the trajectories; it is then applied for regularizing the behavior of polices in the fine-tuning stage. Our method empirically demonstrates more human-like behaviors on robot hands in diverse tasks including even unseen tasks, indicating its generalization capability.
• Abstract（参考訳）: ロボットで人間のような行動を起こすことは、特にロボットの手を使った巧妙な操作において大きな課題である。 サンプル制約のないシミュレーションでも、スクリプトコントローラは自由度が高いため難解であり、手動の報酬エンジニアリングは困難であり、非現実的な動きにつながる可能性がある。 近年のRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)の進歩を生かして、ビデオ上で直接人間の嗜好フィードバックを用いて、人間に先立って普遍的な人間を学習する枠組みを提案する。 1つのタスク非依存報酬モデルは、様々な警察を反復的に生成し、軌跡に対する人間の好みを収集することで訓練され、その後、微調整段階における警察の行動の規則化に適用される。 提案手法は,ロボットの手の動作を多種多様なタスクで実証し,その一般化能力を示す。

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