論文の概要: Robust Visual Sim-to-Real Transfer for Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15320v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 05:47:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 13:44:40.599267
• Title: Robust Visual Sim-to-Real Transfer for Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのためのロバストビジュアル・シム・トゥ・リアルトランスファー
• Authors: Ricardo Garcia and Robin Strudel and Shizhe Chen and Etienne Arlaud and Ivan Laptev and Cordelia Schmid
• Abstract要約: シミュレーションにおけるビジュモータポリシーの学習は、現実世界よりも安全で安価である。 しかし、シミュレーションデータと実データとの相違により、シミュレータ訓練されたポリシーは実際のロボットに転送されると失敗することが多い。 視覚的なsim-to-real領域ギャップを埋める一般的なアプローチは、ドメインランダム化(DR)である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.66851068682779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning visuomotor policies in simulation is much safer and cheaper than in the real world. However, due to discrepancies between the simulated and real data, simulator-trained policies often fail when transferred to real robots. One common approach to bridge the visual sim-to-real domain gap is domain randomization (DR). While previous work mainly evaluates DR for disembodied tasks, such as pose estimation and object detection, here we systematically explore visual domain randomization methods and benchmark them on a rich set of challenging robotic manipulation tasks. In particular, we propose an off-line proxy task of cube localization to select DR parameters for texture randomization, lighting randomization, variations of object colors and camera parameters. Notably, we demonstrate that DR parameters have similar impact on our off-line proxy task and on-line policies. We, hence, use off-line optimized DR parameters to train visuomotor policies in simulation and directly apply such policies to a real robot. Our approach achieves 93% success rate on average when tested on a diverse set of challenging manipulation tasks. Moreover, we evaluate the robustness of policies to visual variations in real scenes and show that our simulator-trained policies outperform policies learned using real but limited data. Code, simulation environment, real robot datasets and trained models are available at https://www.di.ens.fr/willow/research/robust_s2r/.
• Abstract（参考訳）: シミュレーションでバイスモータポリシーを学ぶことは、現実世界よりもずっと安全で安価です。 しかし、シミュレーションデータと実データとの相違により、シミュレータ訓練されたポリシーは実際のロボットに転送されると失敗することが多い。 ビジュアルsimから実領域へのギャップを埋める一般的なアプローチは、ドメインランダム化(dr)である。 従来の研究は、ポーズ推定やオブジェクト検出などの非身体的タスクに対するDRを主に評価していたが、ここでは、視覚領域のランダム化手法を体系的に検討し、ロボット操作タスクの豊富なセットでそれらをベンチマークする。 特に,テクスチャのランダム化,照明のランダム化,物体の色やカメラのパラメータのバリエーションといったdrパラメータを選択するために,キューブローカライゼーションのオフラインプロキシタスクを提案する。 特に、DRパラメータが私たちのオフラインプロキシタスクやオンラインポリシーに同様の影響を与えることを示す。 そこで我々は,オフライン最適化DRパラメータを用いて,シミュレーションにおけるビジュモータポリシをトレーニングし,実際のロボットに直接適用する。 本手法は,多種多様な操作課題において,平均93%の成功率を達成する。 さらに,実際のシーンにおける視覚的な変動に対するポリシーの頑健性を評価し,シミュレータが訓練したポリシーが,実だが限定的なデータを用いて学習したポリシーよりも優れていることを示す。 コード、シミュレーション環境、実際のロボットデータセット、訓練されたモデルはhttps://www.di.ens.fr/willow/research/robust_s2r/で入手できる。

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