論文の概要: Human-in-the-Loop Task and Motion Planning for Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16014v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 17:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 17:41:40.143825
• Title: Human-in-the-Loop Task and Motion Planning for Imitation Learning
• Title（参考訳）: 模倣学習のためのヒューマン・イン・ザ・ループタスクと動作計画
• Authors: Ajay Mandlekar, Caelan Garrett, Danfei Xu, Dieter Fox
• Abstract要約: 人間のデモからの模倣学習は、ロボットに複雑な操作スキルを教えることができるが、時間がかかり労働が集中している。 対照的に、タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)システムは自動化されており、長距離タスクの解決に優れています。 両アプローチの利点を生かした新しいシステムであるHuman-in-the-Loop Task and Motion Planning (HITL-TAMP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.75197145733193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Imitation learning from human demonstrations can teach robots complex manipulation skills, but is time-consuming and labor intensive. In contrast, Task and Motion Planning (TAMP) systems are automated and excel at solving long-horizon tasks, but they are difficult to apply to contact-rich tasks. In this paper, we present Human-in-the-Loop Task and Motion Planning (HITL-TAMP), a novel system that leverages the benefits of both approaches. The system employs a TAMP-gated control mechanism, which selectively gives and takes control to and from a human teleoperator. This enables the human teleoperator to manage a fleet of robots, maximizing data collection efficiency. The collected human data is then combined with an imitation learning framework to train a TAMP-gated policy, leading to superior performance compared to training on full task demonstrations. We compared HITL-TAMP to a conventional teleoperation system -- users gathered more than 3x the number of demos given the same time budget. Furthermore, proficient agents (75\%+ success) could be trained from just 10 minutes of non-expert teleoperation data. Finally, we collected 2.1K demos with HITL-TAMP across 12 contact-rich, long-horizon tasks and show that the system often produces near-perfect agents. Videos and additional results at https://hitltamp.github.io .
• Abstract（参考訳）: 人間のデモから学ぶ模倣は、複雑な操作スキルをロボットに教えることができるが、時間と労力がかかる。 対照的に、タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)システムは、長距離タスクの解決に優れ、自動化されているが、コンタクトリッチタスクには適用が難しい。 本稿では,Human-in-the-Loop Task and Motion Planning (HITL-TAMP)を提案する。 このシステムは、人間の遠隔操作者に対して選択的に制御を行うTAMPゲート制御機構を採用している。 これにより、人間の遠隔操作者がロボット群を管理し、データの収集効率を最大化する。 収集されたヒューマンデータは、tamp-gatedポリシーをトレーニングするための模倣学習フレームワークと組み合わせることで、完全なタスクデモでのトレーニングよりも優れたパフォーマンスが得られる。 私たちはHITL-TAMPを従来の遠隔操作システムと比較しました。 さらに、熟練エージェント(75\%+成功)を10分間の非熟練遠隔操作データから訓練することができた。 最後に, HITL-TAMPによる2.1Kのデモを12のコンタクトリッチな長距離タスクで収集した。 ビデオと追加結果はhttps://hitltamp.github.io。

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