論文の概要: One-shot Imitation Learning via Interaction Warping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12392v2
• Date: Sat, 4 Nov 2023 21:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 21:50:06.426565
• Title: One-shot Imitation Learning via Interaction Warping
• Title（参考訳）: インタラクションワーピングによるワンショット模倣学習
• Authors: Ondrej Biza, Skye Thompson, Kishore Reddy Pagidi, Abhinav Kumar, Elise van der Pol, Robin Walters, Thomas Kipf, Jan-Willem van de Meent, Lawson L.S. Wong, Robert Platt
• Abstract要約: 本稿では,1つの実演からSE(3)ロボット操作ポリシーを学習するためのインタラクションウォーピング法を提案する。 我々は、オブジェクトインスタンス間で点雲を整列させる技術である形状ワープを用いて、環境中の各オブジェクトの3Dメッシュを推論する。 3つのシミュレーションおよび実世界のオブジェクト再配置タスクで1ショットの模倣学習を成功させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.5466340846254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation learning of robot policies from few demonstrations is crucial in open-ended applications. We propose a new method, Interaction Warping, for learning SE(3) robotic manipulation policies from a single demonstration. We infer the 3D mesh of each object in the environment using shape warping, a technique for aligning point clouds across object instances. Then, we represent manipulation actions as keypoints on objects, which can be warped with the shape of the object. We show successful one-shot imitation learning on three simulated and real-world object re-arrangement tasks. We also demonstrate the ability of our method to predict object meshes and robot grasps in the wild.
• Abstract（参考訳）: デモの少ないロボットポリシーの模倣学習は、オープンエンドアプリケーションにおいて不可欠である。 本稿では,1つのデモンストレーションからSE(3)ロボット操作ポリシーを学習するためのインタラクションウォーピングを提案する。 オブジェクトインスタンス間のポイントクラウドをアライメントするテクニックであるshape warpingを用いて、環境内の各オブジェクトの3dメッシュを推定する。 次に、操作動作をオブジェクト上のキーポイントとして表現し、オブジェクトの形状を歪めることができる。 3つのシミュレーションおよび実世界のオブジェクト再配置タスクで1ショットの模倣学習を成功させる。 また,本手法が野生の物体メッシュやロボットの把持を予測できることを示す。

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