論文の概要: Adaptive Coordination in Social Embodied Rearrangement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00087v1
• Date: Wed, 31 May 2023 18:05:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 20:07:07.510831
• Title: Adaptive Coordination in Social Embodied Rearrangement
• Title（参考訳）: ソーシャル・エンボディド・リレンジメントにおける適応協調
• Authors: Andrew Szot, Unnat Jain, Dhruv Batra, Zsolt Kira, Ruta Desai, Akshara Rai
• Abstract要約: 本研究では,エージェントが新しいパートナーと協力し,ロボットが新しいパートナーと協力するシナリオをエミュレートする作業において,ゼロショットコーディネート(ZSC)を研究する。 本稿では,識別可能性の目的を通じて多様性を促進する新しいZSCアプローチである行動多様性プレイ(BDP)を提案する。 以上の結果から,BDPは視覚的コーディネーションに対処可能な適応エージェントを学習し,ゼロショットは未確認環境において新たなパートナーに一般化し,ベースラインに比べて35%,効率が32%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.35582108902819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the task of "Social Rearrangement", consisting of cooperative everyday tasks like setting up the dinner table, tidying a house or unpacking groceries in a simulated multi-agent environment. In Social Rearrangement, two robots coordinate to complete a long-horizon task, using onboard sensing and egocentric observations, and no privileged information about the environment. We study zero-shot coordination (ZSC) in this task, where an agent collaborates with a new partner, emulating a scenario where a robot collaborates with a new human partner. Prior ZSC approaches struggle to generalize in our complex and visually rich setting, and on further analysis, we find that they fail to generate diverse coordination behaviors at training time. To counter this, we propose Behavior Diversity Play (BDP), a novel ZSC approach that encourages diversity through a discriminability objective. Our results demonstrate that BDP learns adaptive agents that can tackle visual coordination, and zero-shot generalize to new partners in unseen environments, achieving 35% higher success and 32% higher efficiency compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディナーテーブルの設置,家の整理,食料品の包装解除などの協調的な日常的な作業から成る「社会的再配置」の課題について述べる。 ソーシャル・リアレンジメント(Social Rearrangement)では、2つのロボットが、オンボードセンシングとエゴセントリックな観察と、環境に関する特権的な情報を使用して、長い水平タスクを完了するように調整する。 本研究では,エージェントが新しいパートナーと協力し,ロボットが新しいパートナーと協力するシナリオをエミュレートする作業において,ゼロショットコーディネーション(ZSC)を研究する。 ZSCアプローチが我々の複雑で視覚的にリッチな設定を一般化するのに苦労する以前、さらなる分析により、トレーニング時に様々な協調行動を生成することができないことが判明した。 これに対応するために,識別可能性の目的を通じて多様性を促進する新しいZSCアプローチである行動多様性プレイ(BDP)を提案する。 以上の結果から,BDPは視覚的コーディネーションに対処可能な適応エージェントを学習し,ゼロショットは未確認環境において新たなパートナーに一般化し,ベースラインに比べて35%,効率が32%向上した。

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