論文の概要: Robotic Table Tennis: A Case Study into a High Speed Learning System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03315v2
• Date: Wed, 19 Feb 2025 18:52:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:55:42.063371
• Title: Robotic Table Tennis: A Case Study into a High Speed Learning System
• Title（参考訳）: ロボットテーブルテニス : 高速学習システムの事例研究
• Authors: David B. D'Ambrosio, Jonathan Abelian, Saminda Abeyruwan, Michael Ahn, Alex Bewley, Justin Boyd, Krzysztof Choromanski, Omar Cortes, Erwin Coumans, Tianli Ding, Wenbo Gao, Laura Graesser, Atil Iscen, Navdeep Jaitly, Deepali Jain, Juhana Kangaspunta, Satoshi Kataoka, Gus Kouretas, Yuheng Kuang, Nevena Lazic, Corey Lynch, Reza Mahjourian, Sherry Q. Moore, Thinh Nguyen, Ken Oslund, Barney J Reed, Krista Reymann, Pannag R. Sanketi, Anish Shankar, Pierre Sermanet, Vikas Sindhwani, Avi Singh, Vincent Vanhoucke, Grace Vesom, Peng Xu,
• Abstract要約: 本研究では,人間と数百の卓球アライグが可能な実世界のロボット学習システムを提案する。 本システムは,高度に最適化された知覚サブシステム,高速低遅延ロボットコントローラ,現実世界の損傷を防ぐシミュレーションパラダイムを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.30242337602385
• License:
• Abstract: We present a deep-dive into a real-world robotic learning system that, in previous work, was shown to be capable of hundreds of table tennis rallies with a human and has the ability to precisely return the ball to desired targets. This system puts together a highly optimized perception subsystem, a high-speed low-latency robot controller, a simulation paradigm that can prevent damage in the real world and also train policies for zero-shot transfer, and automated real world environment resets that enable autonomous training and evaluation on physical robots. We complement a complete system description, including numerous design decisions that are typically not widely disseminated, with a collection of studies that clarify the importance of mitigating various sources of latency, accounting for training and deployment distribution shifts, robustness of the perception system, sensitivity to policy hyper-parameters, and choice of action space. A video demonstrating the components of the system and details of experimental results can be found at https://youtu.be/uFcnWjB42I0.
• Abstract（参考訳）: 従来の研究では、何百もの卓球のラリーを人間と持てることが示され、ボールが正確に所望のターゲットに返される能力がある。 このシステムは、高度に最適化された知覚サブシステム、高速低レイテンシロボットコントローラ、現実世界の損傷を防止し、ゼロショット転送のためのポリシーを訓練するシミュレーションパラダイム、そして物理的なロボットに対する自律的なトレーニングと評価を可能にする自動現実環境リセットを組み立てる。 一般に普及しない多くの設計決定を含むシステム記述を補完し、様々な遅延源を緩和することの重要性、トレーニングとデプロイメントの分散シフトの説明、知覚システムの堅牢性、ポリシーのハイパーパラメータへの感受性、アクション空間の選択を明確にする一連の研究を行った。 システムのコンポーネントと実験結果の詳細をデモしたビデオはhttps://youtu.be/uFcnWjB42I0で見ることができる。

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