論文の概要: Learning Generalizable Tool-use Skills through Trajectory Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00156v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 21:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 06:11:27.012123
• Title: Learning Generalizable Tool-use Skills through Trajectory Generation
• Title（参考訳）: 軌道生成による汎用ツールスキルの学習
• Authors: Carl Qi, Sarthak Shetty, Xingyu Lin, David Held
• Abstract要約: 本稿では,ツール利用トラジェクトリの生成モデルを点雲列として学習することを提案する。 ツール使用軌跡を生成し、ツールポーズのシーケンスを最適化し、生成された軌跡と整合する。 本モデルでは,タスク毎に1つのツールからサンプルデータをトレーニングし,様々な新しいツールに一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.523879777439067
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Autonomous systems that efficiently utilize tools can assist humans in completing many common tasks such as cooking and cleaning. However, current systems fall short of matching human-level of intelligence in terms of adapting to novel tools. Prior works based on affordance often make strong assumptions about the environments and cannot scale to more complex, contact-rich tasks. In this work, we tackle this challenge and explore how agents can learn to use previously unseen tools to manipulate deformable objects. We propose to learn a generative model of the tool-use trajectories as a sequence of point clouds, which generalizes to different tool shapes. Given any novel tool, we first generate a tool-use trajectory and then optimize the sequence of tool poses to align with the generated trajectory. We train a single model for four different challenging deformable object manipulation tasks. Our model is trained with demonstration data from just a single tool for each task and is able to generalize to various novel tools, significantly outperforming baselines. Additional materials can be found on our project website: https://sites.google.com/view/toolgen.
• Abstract（参考訳）: 効率的にツールを利用する自律システムは、調理や清掃などの多くの一般的なタスクを人間に完了させるのに役立つ。 しかし、現在のシステムは、新しいツールに適応するという意味では、人間のレベルの知性に合わない。 余裕に基づく先行研究は、しばしば環境について強い仮定をし、より複雑で接触に富んだタスクにスケールできない。 本研究では、この課題に取り組み、エージェントが未発見のツールを使って変形可能なオブジェクトを操作する方法を探求する。 本稿では,ツール利用軌跡の生成モデルを点雲列として学習し,ツール形状を一般化する手法を提案する。 新たなツールが与えられたら、まずツール使用の軌跡を生成し、生成した軌跡に合うようにツールポーズのシーケンスを最適化します。 4つの異なる難解な変形可能なオブジェクト操作タスクに対して、1つのモデルをトレーニングする。 本モデルでは,タスク毎に1つのツールから1つのデモデータをトレーニングし,様々な新しいツールに一般化し,ベースラインを大幅に上回っている。 追加資料はプロジェクトのWebサイト(https://sites.google.com/view/toolgen.com)で参照できます。

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