論文の概要: RoboTAP: Tracking Arbitrary Points for Few-Shot Visual Imitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15975v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 15:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 11:23:12.169881
• Title: RoboTAP: Tracking Arbitrary Points for Few-Shot Visual Imitation
• Title（参考訳）: RoboTAP: 眼球運動の視覚的模倣のための任意点追跡
• Authors: Mel Vecerik and Carl Doersch and Yi Yang and Todor Davchev and Yusuf Aytar and Guangyao Zhou and Raia Hadsell and Lourdes Agapito and Jon Scholz
• Abstract要約: Track-Any-Point (TAP) モデルは、デモ中の関連する動きを分離し、低レベルのコントローラをパラメータ化して、シーン構成の変化をまたいでこの動きを再現する。 この結果は,形状整合,積み重ね,さらには接着や物体の付着といった完全な経路追従といった複雑な物体配置タスクを解くことのできるロバストなロボットポリシーで示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.43143326197769
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For robots to be useful outside labs and specialized factories we need a way to teach them new useful behaviors quickly. Current approaches lack either the generality to onboard new tasks without task-specific engineering, or else lack the data-efficiency to do so in an amount of time that enables practical use. In this work we explore dense tracking as a representational vehicle to allow faster and more general learning from demonstration. Our approach utilizes Track-Any-Point (TAP) models to isolate the relevant motion in a demonstration, and parameterize a low-level controller to reproduce this motion across changes in the scene configuration. We show this results in robust robot policies that can solve complex object-arrangement tasks such as shape-matching, stacking, and even full path-following tasks such as applying glue and sticking objects together, all from demonstrations that can be collected in minutes.
• Abstract（参考訳）: ロボットが外部の研究室や専門工場で役に立つためには、新しい有用な行動を素早く教える方法が必要だ。 現在のアプローチでは、タスク固有のエンジニアリングを使わずに新しいタスクをオンボードする一般性が欠如しているか、あるいは実用的な使用を可能にするデータ効率が欠如している。 本研究では,より速く,より汎用的な実演学習を可能にする表現型車両として,密集した追跡について検討する。 提案手法では,トラック・ナッシング・ポイント(tap)モデルを用いて実演中の関連する動きを分離し,低レベルコントローラをパラメータ化し,シーン構成の変化にまたがってこの動きを再現する。 この結果から,形状マッチングや積み重ね,さらには接着剤や付着物などの完全な経路追従作業といった複雑な物体配置タスクを,数分で収集可能なデモから解決できるロバストなロボットポリシが示される。

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