論文の概要: Deep Probabilistic Movement Primitives with a Bayesian Aggregator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05141v3
• Date: Thu, 6 Jun 2024 10:04:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:59:06.771139
• Title: Deep Probabilistic Movement Primitives with a Bayesian Aggregator
• Title（参考訳）: ベイズアグリゲータを用いた深部確率的運動プリミティブ
• Authors: Michael Przystupa, Faezeh Haghverd, Martin Jagersand, Samuele Tosatto,
• Abstract要約: 運動プリミティブは、限られたデモから始まるロボットの動きを再現する訓練可能なパラメトリックモデルである。 本稿では,上述のすべての操作を符号化し,ベイズ文脈アグリゲータを用いるディープ・ムーブメント・プリミティブ・アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.796643369294991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Movement primitives are trainable parametric models that reproduce robotic movements starting from a limited set of demonstrations. Previous works proposed simple linear models that exhibited high sample efficiency and generalization power by allowing temporal modulation of movements (reproducing movements faster or slower), blending (merging two movements into one), via-point conditioning (constraining a movement to meet some particular via-points) and context conditioning (generation of movements based on an observed variable, e.g., position of an object). Previous works have proposed neural network-based motor primitive models, having demonstrated their capacity to perform tasks with some forms of input conditioning or time-modulation representations. However, there has not been a single unified deep motor primitive's model proposed that is capable of all previous operations, limiting neural motor primitive's potential applications. This paper proposes a deep movement primitive architecture that encodes all the operations above and uses a Bayesian context aggregator that allows a more sound context conditioning and blending. Our results demonstrate our approach can scale to reproduce complex motions on a larger variety of input choices compared to baselines while maintaining operations of linear movement primitives provide.
• Abstract（参考訳）: 運動プリミティブは、限られたデモから始まるロボットの動きを再現する訓練可能なパラメトリックモデルである。 従来の研究では、動作の時間的変調(より早いか遅いか)、混合(2つの動きを1つにまとめる)、介在点条件付け(ある特定の介在点を満たす動きを制限する)、文脈条件付け(観測変数、例えば物体の位置に基づく動きの生成)を可能とし、高いサンプル効率と一般化力を示す単純な線形モデルが提案されていた。 従来の研究では、入力条件や時間変調表現でタスクを実行する能力を示したニューラルネットワークベースのモータープリミティブモデルが提案されていた。 しかし、以前の全ての操作が可能な1つの統合されたディープモータープリミティブモデルが提案されておらず、ニューラルモータープリミティブの潜在的な応用を制限している。 本稿では,上述のすべての操作を符号化した深層移動プリミティブアーキテクチャを提案し,より健全なコンテキスト条件付けとブレンディングを可能にするベイズ文脈アグリゲータを用いた。 提案手法は, 線形移動プリミティブの操作を維持しながら, ベースラインと比較して, 多様な入力選択の複雑な動作を再現できることを示す。

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