論文の概要: CLIP-Motion: Learning Reward Functions for Robotic Actions Using Consecutive Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03485v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 19:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 18:06:06.797139
• Title: CLIP-Motion: Learning Reward Functions for Robotic Actions Using Consecutive Observations
• Title（参考訳）: CLIP-Motion:Consecutive Observations を用いたロボット行動のリワード関数学習
• Authors: Xuzhe Dang and Stefan Edelkamp and Nicolas Ribault
• Abstract要約: 本稿では,CLIPモデルを用いたロボット動作に対する報酬関数の学習手法を提案する。 当社のアプローチでは,状態特徴と画像入力を効果的に処理するCLIPの機能を活用することで,この問題を回避することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel method for learning reward functions for robotic motions by harnessing the power of a CLIP-based model. Traditional reward function design often hinges on manual feature engineering, which can struggle to generalize across an array of tasks. Our approach circumvents this challenge by capitalizing on CLIP's capability to process both state features and image inputs effectively. Given a pair of consecutive observations, our model excels in identifying the motion executed between them. We showcase results spanning various robotic activities, such as directing a gripper to a designated target and adjusting the position of a cube. Through experimental evaluations, we underline the proficiency of our method in precisely deducing motion and its promise to enhance reinforcement learning training in the realm of robotics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クリップベースモデルのパワーを利用してロボット動作の報奨関数を学習する新しい手法を提案する。 伝統的な報酬関数の設計は、しばしば手動のフィーチャエンジニアリングに依存し、一連のタスクをまたいで一般化するのに苦労する。 当社のアプローチでは,状態特徴と画像入力を効果的に処理するCLIPの機能を活用して,この問題を回避する。 一対の連続的な観測から、我々のモデルはそれらの間で実行される動きを特定することに長けている。 対象物に対するグリッパーの指示や立方体の位置の調整など,ロボットのさまざまな動作にまたがる結果を示す。 実験的な評価を通して,ロボット工学の領域において,動作を正確に推定する手法の習熟度と強化学習能力の向上を約束する。

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