論文の概要: IIFL: Implicit Interactive Fleet Learning from Heterogeneous Human Supervisors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15228v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 06:02:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 14:29:35.967243
• Title: IIFL: Implicit Interactive Fleet Learning from Heterogeneous Human Supervisors
• Title（参考訳）: IIFL:不均質なヒューマンスーパーバイザによる対話型フリートラーニング
• Authors: Gaurav Datta, Ryan Hoque, Anrui Gu, Eugen Solowjow, Ken Goldberg
• Abstract要約: Inlicit Interactive Fleet Learning (IIFL) によるマルチモーダリティと分散シフトの両立を提案する。 IIFLは、ジェフリーズ分岐のESMへの新しい応用を用いて不確実性を定量化する。 その結果、IIFLはシミュレーション実験において、人的努力に対する効果が4.5倍に向上し、物理ブロックプッシュタスクにおける成功率が80%向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.665186915013695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation learning has been applied to a range of robotic tasks, but can struggle when (1) robots encounter edge cases that are not represented in the training data (distribution shift) or (2) the human demonstrations are heterogeneous: taking different paths around an obstacle, for instance (multimodality). Interactive fleet learning (IFL) mitigates distribution shift by allowing robots to access remote human teleoperators during task execution and learn from them over time, but is not equipped to handle multimodality. Recent work proposes Implicit Behavior Cloning (IBC), which is able to represent multimodal demonstrations using energy-based models (EBMs). In this work, we propose addressing both multimodality and distribution shift with Implicit Interactive Fleet Learning (IIFL), the first extension of implicit policies to interactive imitation learning (including the single-robot, single-human setting). IIFL quantifies uncertainty using a novel application of Jeffreys divergence to EBMs. While IIFL is more computationally expensive than explicit methods, results suggest that IIFL achieves 4.5x higher return on human effort in simulation experiments and an 80% higher success rate in a physical block pushing task over (Explicit) IFL, IBC, and other baselines when human supervision is heterogeneous.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習は様々なロボット作業に適用されてきたが,(1)訓練データ(分配シフト)に表現されないエッジケースにロボットが遭遇した場合や,(2)人間のデモが異質である場合,例えば障害物周辺の異なる経路(マルチモダリティ)で苦労することがある。 インタラクティブフリート学習(ifl)は、タスク実行中にロボットが遠隔操作者にアクセスし、時間とともにそれらから学習できるようにすることで、分散シフトを緩和するが、マルチモーダリティを処理できない。 最近の研究は、エネルギーベースモデル(EBM)を用いてマルチモーダルなデモンストレーションを表現できるIBC(Implicit Behavior Cloning)を提案する。 本研究では、対話型模倣学習(シングルロボット、シングルヒューマン設定を含む)への暗黙的ポリシーの最初の拡張であるImplicit Interactive Fleet Learning (IIFL)を用いて、マルチモーダルと分散シフトの両立を提案する。 IIFLは、ジェフリーズ分岐のESMへの新しい応用を用いて不確実性を定量化する。 IIFLは、明示的な手法よりも計算コストが高いが、シミュレーション実験において、IIFLは、人間の作業に対して4.5倍高いリターンを達成し、(明示的な)IFL、IBCや他のベースラインに対する物理ブロックプッシュタスクにおいて、80%高い成功率を達成することが示唆されている。

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