論文の概要: Robot Learning with Sensorimotor Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10007v2
• Date: Thu, 14 Dec 2023 16:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 04:40:47.503166
• Title: Robot Learning with Sensorimotor Pre-training
• Title（参考訳）: sensorimotor pre-trainingを用いたロボット学習
• Authors: Ilija Radosavovic, Baifeng Shi, Letian Fu, Ken Goldberg, Trevor Darrell, Jitendra Malik
• Abstract要約: ロボット工学のための自己教師型感覚運動器事前学習手法を提案する。 我々のモデルはRTTと呼ばれ、センサモレータトークンのシーケンスで動作するトランスフォーマーである。 感覚運動の事前学習は、ゼロからトレーニングを一貫して上回り、優れたスケーリング特性を持ち、さまざまなタスク、環境、ロボット間での移動を可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.7755895548928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a self-supervised sensorimotor pre-training approach for robotics. Our model, called RPT, is a Transformer that operates on sequences of sensorimotor tokens. Given a sequence of camera images, proprioceptive robot states, and actions, we encode the sequence into tokens, mask out a subset, and train a model to predict the missing content from the rest. We hypothesize that if a robot can predict the masked-out content it will have acquired a good model of the physical world that can enable it to act. RPT is designed to operate on latent visual representations which makes prediction tractable, enables scaling to larger models, and allows fast inference on a real robot. To evaluate our approach, we collected a dataset of 20,000 real-world trajectories over 9 months using a combination of motion planning and grasping algorithms. We find that sensorimotor pre-training consistently outperforms training from scratch, has favorable scaling properties, and enables transfer across different tasks, environments, and robots.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットに対する自己教師付きセンサモデレータの事前学習手法を提案する。 我々のモデルはRTTと呼ばれ、センサモレータトークンのシーケンスで動作するトランスフォーマーである。 カメラ画像のシーケンス、プロプリセプティブロボットの状態、アクションが与えられたら、シーケンスをトークンにエンコードし、サブセットをマスクアウトし、残りの部分から欠落したコンテンツを予測するためにモデルを訓練する。 我々は、もしロボットがマスクされたコンテンツを予測することができるなら、それが作用できる物理世界の良いモデルを得るだろうと仮定する。 RPTは、予測を抽出し、より大きなモデルへのスケーリングを可能にし、実際のロボットで高速な推論を可能にする潜在視覚表現を操作するように設計されている。 提案手法を評価するために,動作計画と把握アルゴリズムの組み合わせを用いて,9ヶ月で2万件の現実世界の軌跡のデータセットを収集した。 感覚運動の事前学習は、ゼロからトレーニングを一貫して上回り、優れたスケーリング特性を持ち、さまざまなタスク、環境、ロボット間での移動を可能にする。

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