論文の概要: Learning Generalizable Tool Use with Non-rigid Grasp-pose Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16499v2
• Date: Tue, 1 Aug 2023 16:54:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 11:25:46.687582
• Title: Learning Generalizable Tool Use with Non-rigid Grasp-pose Registration
• Title（参考訳）: 非剛性グラフプレースレジストレーションを用いた汎用ツールの学習
• Authors: Malte Mosbach and Sven Behnke
• Abstract要約: 本稿では,ツール使用行動の強化学習を可能にする新しい手法を提案する。 私たちのアプローチは、ひとつのデモだけで新しいカテゴリのツールの操作を学ぶためのスケーラブルな方法を提供します。 学習したポリシーは複雑なツールの使用タスクを解決し、テスト時に見えないツールに一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.998917158604694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tool use, a hallmark feature of human intelligence, remains a challenging problem in robotics due the complex contacts and high-dimensional action space. In this work, we present a novel method to enable reinforcement learning of tool use behaviors. Our approach provides a scalable way to learn the operation of tools in a new category using only a single demonstration. To this end, we propose a new method for generalizing grasping configurations of multi-fingered robotic hands to novel objects. This is used to guide the policy search via favorable initializations and a shaped reward signal. The learned policies solve complex tool use tasks and generalize to unseen tools at test time. Visualizations and videos of the trained policies are available at https://maltemosbach.github.io/generalizable_tool_use.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンインテリジェンスの目覚しい特徴であるツールの使用は、複雑な接触と高次元のアクション空間のため、ロボット工学において難しい問題である。 本研究では,ツール使用行動の強化学習を可能にする新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、ひとつのデモンストレーションだけで新しいカテゴリのツールの操作を学ぶためのスケーラブルな方法を提供する。 そこで本研究では,多指ロボットハンドの把持構成を新しい物体に一般化する手法を提案する。 これは、適切な初期化と形をした報酬信号を通じてポリシー検索を導くために使用される。 学習したポリシーは複雑なツールの使用タスクを解決し、テスト時に見えないツールに一般化する。 トレーニングされたポリシーの可視化とビデオはhttps://maltemosbach.github.io/ generalizable_tool_useで公開されている。

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