論文の概要: Diffusion-EDFs: Bi-equivariant Denoising Generative Modeling on SE(3) for Visual Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02685v3
• Date: Tue, 28 Nov 2023 11:28:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 00:53:36.824019
• Title: Diffusion-EDFs: Bi-equivariant Denoising Generative Modeling on SE(3) for Visual Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: Diffusion-EDFs: 視覚ロボットマニピュレーションのためのSE(3)に基づく2-equivariant Denoising Generative Modeling
• Authors: Hyunwoo Ryu, Jiwoo Kim, Hyunseok An, Junwoo Chang, Joohwan Seo, Taehan Kim, Yubin Kim, Chaewon Hwang, Jongeun Choi, Roberto Horowitz
• Abstract要約: Diffusion-EDFsは、視覚ロボット操作タスクのための新しいSE(3)等価拡散に基づくアプローチである。 提案手法は,1時間以内で実効的なエンドツーエンドトレーニングを行うためには,5～10回の人間による実演を必要とせず,顕著なデータ効率を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.11432473998551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion generative modeling has become a promising approach for learning robotic manipulation tasks from stochastic human demonstrations. In this paper, we present Diffusion-EDFs, a novel SE(3)-equivariant diffusion-based approach for visual robotic manipulation tasks. We show that our proposed method achieves remarkable data efficiency, requiring only 5 to 10 human demonstrations for effective end-to-end training in less than an hour. Furthermore, our benchmark experiments demonstrate that our approach has superior generalizability and robustness compared to state-of-the-art methods. Lastly, we validate our methods with real hardware experiments. Project Website: https://sites.google.com/view/diffusion-edfs/home
• Abstract（参考訳）: 拡散生成モデリングは、確率的人間の実演からロボット操作タスクを学ぶための有望なアプローチとなっている。 本稿では,視覚ロボット操作タスクのための新しいSE(3)等価拡散に基づくアプローチであるDiffusion-EDFを提案する。 提案手法は,1時間以内の効果的なエンドツーエンドトレーニングに5～10人の人間によるデモンストレーションしか必要とせず,優れたデータ効率が得られることを示す。 さらに,本手法は最先端手法と比較して,一般化性と堅牢性に優れることを示した。 最後に,本手法を実ハードウェア実験で検証する。 プロジェクトウェブサイト: https://sites.google.com/view/diffusion-edfs/home

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