論文の概要: Compositional Servoing by Recombining Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04271v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 14:16:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 16:09:35.681307
• Title: Compositional Servoing by Recombining Demonstrations
• Title（参考訳）: リコンビネーションデモによる組成サーボ
• Authors: Max Argus, Abhijeet Nayak, Martin B\"uchner, Silvio Galesso, Abhinav Valada, Thomas Brox
• Abstract要約: 本稿では,視覚サーボタスクをグラフトラバーサルとして定式化するフレームワークを提案する。 既存のデモを分割して再結合することで、デモグラフを構築します。 また, 実演の組換えにより, タスク・振り返りが向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.23118166912325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based manipulation policies from image inputs often show weak task transfer capabilities. In contrast, visual servoing methods allow efficient task transfer in high-precision scenarios while requiring only a few demonstrations. In this work, we present a framework that formulates the visual servoing task as graph traversal. Our method not only extends the robustness of visual servoing, but also enables multitask capability based on a few task-specific demonstrations. We construct demonstration graphs by splitting existing demonstrations and recombining them. In order to traverse the demonstration graph in the inference case, we utilize a similarity function that helps select the best demonstration for a specific task. This enables us to compute the shortest path through the graph. Ultimately, we show that recombining demonstrations leads to higher task-respective success. We present extensive simulation and real-world experimental results that demonstrate the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 画像入力からの学習に基づく操作ポリシーは、しばしば弱いタスク転送能力を示す。 対照的に、ビジュアルサーボメソッドは、数回のデモンストレーションを必要としながら、高精度なシナリオで効率的なタスク転送を可能にする。 本稿では,視覚サーボタスクをグラフトラバーサルとして定式化するフレームワークを提案する。 本手法は,視覚サーボの堅牢性だけでなく,タスク固有のデモに基づいてマルチタスク機能を実現する。 既存のデモを分割して再結合することにより,デモグラフを構築する。 推論の場合、デモンストレーショングラフをトラバースするために、特定のタスクに対して最適なデモを選択するのに役立つ類似度関数を利用する。 これにより、グラフを通る最短経路を計算できます。 最終的に、再結合による実演がタスクレトロスペクティブの成功につながることを示す。 提案手法の有効性を示す大規模なシミュレーションと実世界の実験結果を示す。

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