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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15228v2
• Date: Fri, 20 Oct 2023 05:43:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 03:34:53.579427
• 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: Implicit Interactive Fleet Learning (IIFL) は、Implicit Behavior Cloning (IBC) に基づく、インタラクティブな模倣学習のためのアルゴリズムである。 IIFLはシミュレーション実験で2.8倍の成功率、人間の努力で4.5倍のリターンを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.182639914630514
• 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 robots encounter edge cases that are not represented in the training data (i.e., distribution shift). Interactive fleet learning (IFL) mitigates distribution shift by allowing robots to access remote human supervisors during task execution and learn from them over time, but different supervisors may demonstrate the task in different ways. Recent work proposes Implicit Behavior Cloning (IBC), which is able to represent multimodal demonstrations using energy-based models (EBMs). In this work, we propose Implicit Interactive Fleet Learning (IIFL), an algorithm that builds on IBC for interactive imitation learning from multiple heterogeneous human supervisors. A key insight in IIFL is a novel approach for uncertainty quantification in EBMs using Jeffreys divergence. While IIFL is more computationally expensive than explicit methods, results suggest that IIFL achieves a 2.8x higher success rate in simulation experiments and a 4.5x higher return on human effort in a physical block pushing task over (Explicit) IFL, IBC, and other baselines.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習は、様々なロボットタスクに適用されてきたが、訓練データ(すなわち分布シフト)で表現されないエッジケースにロボットが遭遇すると、苦労することがある。 インタラクティブフリートラーニング(IFL)は、タスク実行中にロボットがリモートヒューマンスーパーバイザーにアクセスし、時間とともに学習することで、分散シフトを緩和するが、異なるスーパーバイザーが異なる方法でタスクを実証することができる。 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,複数の異種人監督者からのインタラクティブな模倣学習のためのIBCに基づくアルゴリズムであるImplicit Interactive Fleet Learning (IIFL)を提案する。 IIFLにおける重要な洞察は、ジェフリーズ分散を用いたESMの不確実性定量化の新しいアプローチである。 IIFLは明示的な手法よりも計算コストが高いが、その結果、IIFLはシミュレーション実験で2.8倍の成功率を獲得し、物理的ブロックプッシュタスク(Explicit)IFL、IBCなどのベースラインよりも4.5倍高いリターンを達成している。

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