論文の概要: RSG: Fast Learning Adaptive Skills for Quadruped Robots by Skill Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06015v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 11:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 15:19:12.937529
• Title: RSG: Fast Learning Adaptive Skills for Quadruped Robots by Skill Graph
• Title（参考訳）: RSG:スキルグラフによる四足歩行ロボットの高速学習適応スキル
• Authors: Hongyin Zhang, Diyuan Shi, Zifeng Zhuang, Han Zhao, Zhenyu Wei, Feng Zhao, Sibo Gai, Shangke Lyu, and Donglin Wang
• Abstract要約: 本稿では,ロボットの基本的スキルを体系化するための新しいフレームワークとして,ロボットスキルグラフ(RSG)を提案する。 RSGは知識グラフ(KG)の静的知識の代わりに、巨大な動的行動スキルで構成されている 大規模な実験結果から,RSGは新たなタスクや環境に対して合理的なスキル推論を提供する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.861541495975686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing robotic intelligent systems that can adapt quickly to unseen wild situations is one of the critical challenges in pursuing autonomous robotics. Although some impressive progress has been made in walking stability and skill learning in the field of legged robots, their ability to fast adaptation is still inferior to that of animals in nature. Animals are born with massive skills needed to survive, and can quickly acquire new ones, by composing fundamental skills with limited experience. Inspired by this, we propose a novel framework, named Robot Skill Graph (RSG) for organizing massive fundamental skills of robots and dexterously reusing them for fast adaptation. Bearing a structure similar to the Knowledge Graph (KG), RSG is composed of massive dynamic behavioral skills instead of static knowledge in KG and enables discovering implicit relations that exist in be-tween of learning context and acquired skills of robots, serving as a starting point for understanding subtle patterns existing in robots' skill learning. Extensive experimental results demonstrate that RSG can provide rational skill inference upon new tasks and environments and enable quadruped robots to adapt to new scenarios and learn new skills rapidly.
• Abstract（参考訳）: 無人ロボットに素早く適応できるインテリジェントなシステムを開発することは、自律ロボットを追求する上で重要な課題の1つだ。 脚のあるロボットの分野における歩行安定性とスキル学習において、いくつかの顕著な進歩があったが、その迅速な適応能力は、自然界の動物のそれよりも劣っている。 動物は生存に必要な膨大なスキルを持って生まれ、経験が限られた基本的なスキルを作曲することで、新しいスキルを素早く獲得することができる。 そこで我々は,ロボットの基本的スキルを体系化し,それらを高速な適応のために巧みに再利用するための新しいフレームワーク,Robot Skill Graph(RSG)を提案する。 知識グラフ(KG)に似た構造を持つRSGは、KGの静的な知識ではなく、巨大な動的行動スキルで構成されており、学習コンテキストとロボットの獲得スキルの間に存在する暗黙の関係を発見し、ロボットのスキル学習に存在する微妙なパターンを理解する出発点となる。 広範な実験結果は、rsgが新しいタスクや環境に対して合理的なスキル推論を提供し、四足ロボットが新しいシナリオに適応し、新しいスキルを迅速に学習できることを示している。

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