論文の概要: Diff-Transfer: Model-based Robotic Manipulation Skill Transfer via
Differentiable Physics Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04930v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 01:36:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 14:29:03.425954
- Title: Diff-Transfer: Model-based Robotic Manipulation Skill Transfer via
Differentiable Physics Simulation
- Title（参考訳）: Diff-Transfer:微分物理シミュレーションによるモデルに基づくロボットマニピュレーションスキルの伝達
- Authors: Yuqi Xiang, Feitong Chen, Qinsi Wang, Yang Gang, Xiang Zhang, Xinghao
Zhu, Xingyu Liu, Lin Shao
- Abstract要約: 本稿では,ロボットのスキルを効率的に伝達するために,微分可能な物理シミュレーションを活用する新しいフレームワークを提案する。
$textitDiff-Transfer$は、あるサブタスクから既知のアクションを適応させ、他のサブタスクにうまく取り組む。
本稿では,タスクレベルの状態と報酬を考慮したQ$ラーニングを利用して,サブタスクを生成する新しいパスプランニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.961267576109492
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The capability to transfer mastered skills to accomplish a range of similar
yet novel tasks is crucial for intelligent robots. In this work, we introduce
$\textit{Diff-Transfer}$, a novel framework leveraging differentiable physics
simulation to efficiently transfer robotic skills. Specifically,
$\textit{Diff-Transfer}$ discovers a feasible path within the task space that
brings the source task to the target task. At each pair of adjacent points
along this task path, which is two sub-tasks, $\textit{Diff-Transfer}$ adapts
known actions from one sub-task to tackle the other sub-task successfully. The
adaptation is guided by the gradient information from differentiable physics
simulations. We propose a novel path-planning method to generate sub-tasks,
leveraging $Q$-learning with a task-level state and reward. We implement our
framework in simulation experiments and execute four challenging transfer tasks
on robotic manipulation, demonstrating the efficacy of $\textit{Diff-Transfer}$
through comprehensive experiments. Supplementary and Videos are on the website
https://sites.google.com/view/difftransfer
- Abstract（参考訳）: 類似するが、新しいタスクをこなすためにマスタードスキルを伝達する能力は、インテリジェントなロボットにとって不可欠である。
本研究は,ロボットのスキルを効率的に伝達するために,微分可能な物理シミュレーションを活用する新しいフレームワークである$\textit{Diff-Transfer}$を紹介する。
具体的には、$\textit{Diff-Transfer}$は、ターゲットタスクにソースタスクをもたらすタスク空間内で実行可能なパスを発見する。
2つのサブタスクであるタスクパスに沿って隣接する各2つのポイントで、$\textit{diff-transfer}$は、あるサブタスクから既知のアクションを適応させ、他のサブタスクにうまく取り組む。
適応は微分可能な物理シミュレーションの勾配情報によって導かれる。
タスクレベルの状態と報酬を持つ$q$-learningを活用した,サブタスク生成のための新しいパスプランニング手法を提案する。
シミュレーション実験の枠組みを実装し,ロボット操作における4つの困難な伝達タスクを実行し,包括的な実験を通じて$\textit{diff-transfer}$の有効性を示す。
補足とビデオはhttps://sites.google.com/view/difftransferにある。
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