論文の概要: Uncertainty-driven Exploration Strategies for Online Grasp Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12038v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 13:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 15:19:00.346178
• Title: Uncertainty-driven Exploration Strategies for Online Grasp Learning
• Title（参考訳）: 不確実性に基づくオンライン理解学習のための探索戦略
• Authors: Yitian Shi, Philipp Schillinger, Miroslav Gabriel, Alexander Kuss, Zohar Feldman, Hanna Ziesche, Ngo Anh Vien
• Abstract要約: 本稿では,ロボットビンピックの把握予測を原則的にオンライン学習する手法を提案する。 具体的には、効果的な探索戦略を持つオンライン学習アルゴリズムは、目に見えない環境設定への適応性を著しく向上させることができる。 ベイジアン不確実性定量化と分布アンサンブルに基づく様々な不確実性推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.775045146934254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Existing grasp prediction approaches are mostly based on offline learning, while, ignored the exploratory grasp learning during online adaptation to new picking scenarios, i.e., unseen object portfolio, camera and bin settings etc. In this paper, we present a novel method for online learning of grasp predictions for robotic bin picking in a principled way. Existing grasp prediction approaches are mostly based on offline learning, while, ignored the exploratory grasp learning during online adaptation to new picking scenarios, i.e., unseen object portfolio, camera and bin settings etc. In this paper, we present a novel method for online learning of grasp predictions for robotic bin picking in a principled way. Specifically, the online learning algorithm with an effective exploration strategy can significantly improve its adaptation performance to unseen environment settings. To this end, we first propose to formulate online grasp learning as a RL problem that will allow to adapt both grasp reward prediction and grasp poses. We propose various uncertainty estimation schemes based on Bayesian Uncertainty Quantification and Distributional Ensembles. We carry out evaluations on real-world bin picking scenes of varying difficulty. The objects in the bin have various challenging physical and perceptual characteristics that can be characterized by semi- or total transparency, and irregular or curved surfaces. The results of our experiments demonstrate a notable improvement in the suggested approach compared to conventional online learning methods which incorporate only naive exploration strategies.
• Abstract（参考訳）: 既存の把握予測アプローチは、主にオフライン学習に基づいており、オンライン適応中の探索的把握学習を新しいピッキングシナリオ、すなわち見えないオブジェクトポートフォリオ、カメラとビンの設定に無視する。 本稿では,ロボット・ビン・ピックの把握予測を原則的にオンライン学習する手法を提案する。 既存の把握予測アプローチは、主にオフライン学習に基づいており、オンライン適応中の探索的把握学習を新しいピッキングシナリオ、すなわち見えないオブジェクトポートフォリオ、カメラとビンの設定に無視する。 本稿では,ロボット・ビン・ピックの把握予測を原則的にオンライン学習する手法を提案する。 特に、効果的な探索戦略を持つオンライン学習アルゴリズムは、見えない環境設定への適応性能を大幅に向上させることができる。 そこで本研究では,まず,把握報酬予測と把持ポーズの両方を適応できるrl問題として,オンライン把握学習を定式化することを提案する。 ベイジアン不確実性定量化と分布アンサンブルに基づく様々な不確実性推定手法を提案する。 様々な難易度を実世界のビンピッキングシーンで評価する。 ビン内の物体は、半透明または全透明、不規則または湾曲した表面によって特徴づけられる様々な困難な物理的特徴と知覚的特徴を有する。 実験の結果,提案手法は従来のオンライン学習手法に比べて,単純な探索戦略のみを取り入れた手法に比べて顕著に改善された。

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