論文の概要: Spatial-Language Attention Policies for Efficient Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11235v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 20:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 19:44:32.021881
• Title: Spatial-Language Attention Policies for Efficient Robot Learning
• Title（参考訳）: 効率的なロボット学習のための空間言語注意政策
• Authors: Priyam Parashar, Jay Vakil, Sam Powers, Chris Paxton
• Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーを用いたロボット意思決定のための空間表現の構築と訓練方法について検討する。 本稿では,空間言語注意ポリシー (SLAP) を解法として提案する。 提案手法は,8つのタスクを1つのモデルで実世界の80%の成功率を示し,その47.5%の成功率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.778811918203336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate how to build and train spatial representations for robot decision making with Transformers. In particular, for robots to operate in a range of environments, we must be able to quickly train or fine-tune robot sensorimotor policies that are robust to clutter, data efficient, and generalize well to different circumstances. As a solution, we propose Spatial Language Attention Policies (SLAP). SLAP uses three-dimensional tokens as the input representation to train a single multi-task, language-conditioned action prediction policy. Our method shows 80% success rate in the real world across eight tasks with a single model, and a 47.5% success rate when unseen clutter and unseen object configurations are introduced, even with only a handful of examples per task. This represents an improvement of 30% over prior work (20% given unseen distractors and configurations).
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーを用いたロボット意思決定のための空間表現の構築と訓練について検討する。 特に、ロボットが様々な環境で動作するためには、散らかりやすく、データ効率が良く、異なる状況にうまく一般化できる、ロボットのセンサーモデレータポリシーをすばやく訓練したり、微調整したりできなければなりません。 そこで本研究では,空間言語注意ポリシー(SLAP)を提案する。 SLAPは入力表現として3次元トークンを使用し、単一のマルチタスク、言語条件のアクション予測ポリシーをトレーニングする。 1つのモデルで8つのタスクにまたがる実世界では80%の成功率を示し、1つのタスクにほんのわずかな例であっても、見当たらないクレームや見当たらないオブジェクト構成を導入すると47.5%の成功率を示す。 これは、以前の作業よりも30%の改善である(見当たらない障害と構成で20%)。

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