論文の概要: Sequential Dexterity: Chaining Dexterous Policies for Long-Horizon Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00987v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 16:55:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 23:58:50.980444
• Title: Sequential Dexterity: Chaining Dexterous Policies for Long-Horizon Manipulation
• Title（参考訳）: 逐次的デクスタリティ:ロングホリゾン操作のためのデクスタラスポリシーの連鎖
• Authors: Yuanpei Chen, Chen Wang, Li Fei-Fei, C. Karen Liu
• Abstract要約: 本稿では、長期タスク目標を達成するための複数の厳密なポリシーをチェーンする汎用システムであるSequential Dexterityを提案する。 システムの中核は、連鎖の成功率を高めるためのサブ政治を段階的に微調整する移行実現機能である。 本システムでは,器用な手を備えた実世界のロボットにゼロショットで移動することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.37417344133933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world manipulation tasks consist of a series of subtasks that are significantly different from one another. Such long-horizon, complex tasks highlight the potential of dexterous hands, which possess adaptability and versatility, capable of seamlessly transitioning between different modes of functionality without the need for re-grasping or external tools. However, the challenges arise due to the high-dimensional action space of dexterous hand and complex compositional dynamics of the long-horizon tasks. We present Sequential Dexterity, a general system based on reinforcement learning (RL) that chains multiple dexterous policies for achieving long-horizon task goals. The core of the system is a transition feasibility function that progressively finetunes the sub-policies for enhancing chaining success rate, while also enables autonomous policy-switching for recovery from failures and bypassing redundant stages. Despite being trained only in simulation with a few task objects, our system demonstrates generalization capability to novel object shapes and is able to zero-shot transfer to a real-world robot equipped with a dexterous hand. More details and video results could be found at https://sequential-dexterity.github.io
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界の操作タスクは、互いに著しく異なる一連のサブタスクで構成される。 このような長いホリゾンの複雑なタスクは、適応性と汎用性を持ち、再グラッピングや外部ツールの必要なく、異なるモードの機能をシームレスに切り替えることができるデクスタラスハンドの可能性を浮き彫りにしている。 しかし、この課題は、デキスタラスハンドの高次元の作用空間と、長い水平タスクの複雑な構成力学によって生じる。 本稿では,強化学習(rl)に基づく汎用システムである逐次的デクスタリティ(sequential dexterity)を提案する。 システムのコアは、チェーン成功率を高めるためにサブポリティシーを段階的に微調整するトランジッション実現機能であると同時に、障害からの回復のための自律的なポリシー切り替えと冗長なステージのバイパスを可能にする。 数個のタスクオブジェクトのシミュレーションでしか訓練されていないにもかかわらず、システムは新しいオブジェクト形状への一般化能力を示し、デクスタースハンドを装備した実世界ロボットへのゼロショット転送を可能にする。 詳細とビデオ結果はhttps://sequential-dexterity.github.ioで確認できる。

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