論文の概要: Embodied Lifelong Learning for Task and Motion Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06870v2
- Date: Mon, 6 Nov 2023 01:56:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 21:53:39.372970
- Title: Embodied Lifelong Learning for Task and Motion Planning
- Title（参考訳）: タスクと運動計画のための身体的生涯学習
- Authors: Jorge Mendez-Mendez and Leslie Pack Kaelbling and Tom\'as
Lozano-P\'erez
- Abstract要約: 家庭に長時間展開するロボットは、真の生涯学習問題に直面している。
我々は、タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)のための生涯学習の新しい定式化により、この設定を定式化する。
我々は,計画立案者に対して候補となる連続パラメータを生成する生成モデルの混合を開発する。
提案手法は, 2D領域とBEHAVIOR領域の計画成功において, 時間とともに, ベースラインと比較して, 大幅に改善されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.36014876772233
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A robot deployed in a home over long stretches of time faces a true lifelong
learning problem. As it seeks to provide assistance to its users, the robot
should leverage any accumulated experience to improve its own knowledge and
proficiency. We formalize this setting with a novel formulation of lifelong
learning for task and motion planning (TAMP), which endows our learner with the
compositionality of TAMP systems. Exploiting the modularity of TAMP, we develop
a mixture of generative models that produces candidate continuous parameters
for a planner. Whereas most existing lifelong learning approaches determine a
priori how data is shared across various models, our approach learns shared and
non-shared models and determines which to use online during planning based on
auxiliary tasks that serve as a proxy for each model's understanding of a
state. Our method exhibits substantial improvements (over time and compared to
baselines) in planning success on 2D and BEHAVIOR domains.
- Abstract（参考訳）: 家庭に長時間展開するロボットは、真の生涯学習問題に直面している。
ユーザーに支援を提供するため、ロボットは蓄積された経験を活用し、自身の知識と技能を向上させる必要がある。
我々は,タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)のための生涯学習の新たな定式化により,この設定を定式化する。
TAMPのモジュラリティを突破し、計画立案者に対して候補となる連続パラメータを生成する生成モデルの混合を開発する。
既存のほとんどの生涯学習アプローチは、さまざまなモデル間でデータの共有方法を決定するが、我々のアプローチは、共有モデルと非共有モデルを学び、各モデルの状態理解のプロキシとして機能する補助タスクに基づいて、計画中にオンラインを使用する方法を決定する。
提案手法は,2dドメインと行動ドメインの計画成功において(時間とともに,ベースラインと比較して)実質的な改善を示す。
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