論文の概要: Estimating Material Properties of Interacting Objects Using Sum-GP-UCB

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11749v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 07:16:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 17:38:49.024004
• Title: Estimating Material Properties of Interacting Objects Using Sum-GP-UCB
• Title（参考訳）: Sum-GP-UCBを用いた相互作用物体の材料特性の推定
• Authors: M. Yunus Seker, Oliver Kroemer
• Abstract要約: 観測結果に基づいて,物体の材料特性パラメータを同定するベイズ最適化手法を提案する。 本手法は, 収集した観測結果の報酬をリセットすることなく, 逐次学習を効果的に行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.813871065276636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Robots need to estimate the material and dynamic properties of objects from observations in order to simulate them accurately. We present a Bayesian optimization approach to identifying the material property parameters of objects based on a set of observations. Our focus is on estimating these properties based on observations of scenes with different sets of interacting objects. We propose an approach that exploits the structure of the reward function by modeling the reward for each observation separately and using only the parameters of the objects in that scene as inputs. The resulting lower-dimensional models generalize better over the parameter space, which in turn results in a faster optimization. To speed up the optimization process further, and reduce the number of simulation runs needed to find good parameter values, we also propose partial evaluations of the reward function, wherein the selected parameters are only evaluated on a subset of real world evaluations. The approach was successfully evaluated on a set of scenes with a wide range of object interactions, and we showed that our method can effectively perform incremental learning without resetting the rewards of the gathered observations.
• Abstract（参考訳）: ロボットは、それらを正確にシミュレートするために、観察から物体の物質と動的特性を推定する必要がある。 本稿では,一連の観測に基づいて物体の物質特性パラメータを同定するベイズ最適化手法を提案する。 我々は,相互作用対象の異なるシーンの観察に基づいて,これらの特性を推定することに注力する。 本稿では,各観測対象に対する報酬を個別にモデル化し,そのシーンのオブジェクトのパラメータのみを入力として利用することにより,報酬関数の構造を利用する手法を提案する。 その結果得られる低次元モデルはパラメータ空間をより一般化し、結果として最適化がより速くなる。 さらに最適化プロセスを高速化し、優れたパラメータ値を求めるのに必要なシミュレーションの実行回数を減らすために、選択したパラメータが実世界の評価のサブセットでのみ評価されるような報酬関数の部分的な評価も提案する。 本手法は,物体間相互作用の広い場面で評価し,収集した観測結果の報奨をリセットすることなく,効果的なインクリメンタル学習が可能であることを示した。

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