論文の概要: One ACT Play: Single Demonstration Behavior Cloning with Action Chunking Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10175v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 21:50:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 17:15:54.429330
• Title: One ACT Play: Single Demonstration Behavior Cloning with Action Chunking Transformers
• Title（参考訳）: one act play: アクションチャンキングトランスフォーマーによる単一のデモンストレーション動作のクローニング
• Authors: Abraham George and Amir Barati Farimani
• Abstract要約: 人間は1つか2つのデモを見ただけで、複雑なタスクを完了させることを学ぶことができる。 我々の研究は、行動クローニングを使用して、人間の1つのデモンストレーションのみを与えられたタスクを学ぶことで、この能力をエミュレートすることを目指している。 本研究では,行動チャンキングエージェントが推論時に使用する時間的アンサンブル法に新たな付加法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.875194596371484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Learning from human demonstrations (behavior cloning) is a cornerstone of robot learning. However, most behavior cloning algorithms require a large number of demonstrations to learn a task, especially for general tasks that have a large variety of initial conditions. Humans, however, can learn to complete tasks, even complex ones, after only seeing one or two demonstrations. Our work seeks to emulate this ability, using behavior cloning to learn a task given only a single human demonstration. We achieve this goal by using linear transforms to augment the single demonstration, generating a set of trajectories for a wide range of initial conditions. With these demonstrations, we are able to train a behavior cloning agent to successfully complete three block manipulation tasks. Additionally, we developed a novel addition to the temporal ensembling method used by action chunking agents during inference. By incorporating the standard deviation of the action predictions into the ensembling method, our approach is more robust to unforeseen changes in the environment, resulting in significant performance improvements.
• Abstract（参考訳）: 人間のデモ(行動クローン)から学ぶことは、ロボット学習の基盤となる。 しかし、ほとんどの行動クローニングアルゴリズムは、特に様々な初期条件を持つ一般的なタスクにおいて、タスクを学ぶために多数のデモを必要とする。 しかし、人間は1つか2つのデモを見ただけで、複雑なタスクを完了させることを学ぶことができる。 我々の研究は、行動クローニングを使用して、人間の1つのデモンストレーションのみを与えられたタスクを学ぶことで、この能力をエミュレートすることを目指している。 この目的を達成するために、線形変換を用いて1つの実演を拡大し、幅広い初期条件に対する一連の軌道を生成する。 これらの実演により, 3つのブロック操作タスクを成功させるために, 行動クローニングエージェントを訓練することができる。 さらに,行動チャンキングエージェントが推論中に使用する時間的センシング法を新たに追加した。 動作予測の標準偏差を ensembling 法に組み込むことで, 環境の変化を予測できないほど頑健になり, 性能が大幅に向上した。

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