論文の概要: Causal Policy Gradient for Whole-Body Mobile Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04866v1
• Date: Thu, 4 May 2023 23:23:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 13:32:12.196703
• Title: Causal Policy Gradient for Whole-Body Mobile Manipulation
• Title（参考訳）: 全身移動操作のための因果政策勾配
• Authors: Jiaheng Hu, Peter Stone, Roberto Mart\'in-Mart\'in
• Abstract要約: Causal MoMaは、典型的なMoMaタスクのポリシーをトレーニングする新しいフレームワークである。 ロボットのアクション空間の最も好ましい部分空間を利用して、各サブオブジェクトに対処する。 異なるタスクを対象とした3種類の模擬ロボットにおけるCausal MoMaの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.41394413668168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing the next generation of household robot helpers requires combining locomotion and interaction capabilities, which is generally referred to as mobile manipulation (MoMa). MoMa tasks are difficult due to the large action space of the robot and the common multi-objective nature of the task, e.g., efficiently reaching a goal while avoiding obstacles. Current approaches often segregate tasks into navigation without manipulation and stationary manipulation without locomotion by manually matching parts of the action space to MoMa sub-objectives (e.g. base actions for locomotion objectives and arm actions for manipulation). This solution prevents simultaneous combinations of locomotion and interaction degrees of freedom and requires human domain knowledge for both partitioning the action space and matching the action parts to the sub-objectives. In this paper, we introduce Causal MoMa, a new framework to train policies for typical MoMa tasks that makes use of the most favorable subspace of the robot's action space to address each sub-objective. Causal MoMa automatically discovers the causal dependencies between actions and terms of the reward function and exploits these dependencies in a causal policy learning procedure that reduces gradient variance compared to previous state-of-the-art policy gradient algorithms, improving convergence and results. We evaluate the performance of Causal MoMa on three types of simulated robots across different MoMa tasks and demonstrate success in transferring the policies trained in simulation directly to a real robot, where our agent is able to follow moving goals and react to dynamic obstacles while simultaneously and synergistically controlling the whole-body: base, arm, and head. More information at https://sites.google.com/view/causal-moma.
• Abstract（参考訳）: 次世代の家庭用ロボットヘルパーの開発には、移動操作(MoMa)と呼ばれる移動運動と相互作用機能を組み合わせる必要がある。 MoMaタスクは、ロボットの大きな動作空間と、タスクの共通の多目的性(例えば、障害物を避けながら効率的にゴールに達すること)のため、難しい。 現在のアプローチでは、動作空間の一部をMoMaサブオブジェクト(例えば、移動目的のためのベースアクションと操作のためのアームアクション)に手動でマッチングすることで、操作なしでタスクをナビゲーションに分離する。 このソリューションは、移動と相互作用の自由度の同時組み合わせを防止し、アクション空間を分割し、アクション部分をサブオブジェクトに合わせるために、人間のドメイン知識を必要とする。 本稿では,ロボットの動作空間の最も好ましい部分空間を利用して各サブオブジェクトに対処する,典型的なMoMaタスクに対するポリシーをトレーニングする新しいフレームワークであるCausal MoMaを紹介する。 因果モマは、アクションと報酬関数の項の間の因果依存性を自動的に発見し、これらの依存関係を因果ポリシー学習手順で活用し、以前の最先端ポリシー勾配アルゴリズムと比較して勾配分散を減少させ、収束と結果を改善する。 各種のMoMaタスクにまたがる3種類の模擬ロボットにおけるCausal MoMaの性能評価を行い、シミュレーションで訓練されたポリシーを直接実際のロボットに転送し、エージェントは移動目標に従って動的障害物に反応し、同時にベース、アーム、ヘッドを相乗的に制御できることを示す。 詳細はhttps://sites.google.com/view/causal-momaを参照。

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