論文の概要: InteRACT: Transformer Models for Human Intent Prediction Conditioned on Robot Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12943v4
• Date: Sun, 2 Jun 2024 19:47:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 20:21:27.509772
• Title: InteRACT: Transformer Models for Human Intent Prediction Conditioned on Robot Actions
• Title（参考訳）: InteRACT:ロボット行動に基づく人間の意図予測のためのトランスフォーマーモデル
• Authors: Kushal Kedia, Atiksh Bhardwaj, Prithwish Dan, Sanjiban Choudhury,
• Abstract要約: InteRACTアーキテクチャは、大規模な人間と人間のデータセットと小さな人間とロボットのデータセットの微細構造に関する条件付き意図予測モデルを事前訓練する。 実世界の協調的なロボット操作タスクについて評価し、条件付きモデルが様々な限界ベースラインよりも改善されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.574421886354134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In collaborative human-robot manipulation, a robot must predict human intents and adapt its actions accordingly to smoothly execute tasks. However, the human's intent in turn depends on actions the robot takes, creating a chicken-or-egg problem. Prior methods ignore such inter-dependency and instead train marginal intent prediction models independent of robot actions. This is because training conditional models is hard given a lack of paired human-robot interaction datasets. Can we instead leverage large-scale human-human interaction data that is more easily accessible? Our key insight is to exploit a correspondence between human and robot actions that enables transfer learning from human-human to human-robot data. We propose a novel architecture, InteRACT, that pre-trains a conditional intent prediction model on large human-human datasets and fine-tunes on a small human-robot dataset. We evaluate on a set of real-world collaborative human-robot manipulation tasks and show that our conditional model improves over various marginal baselines. We also introduce new techniques to tele-operate a 7-DoF robot arm and collect a diverse range of human-robot collaborative manipulation data, which we open-source.
• Abstract（参考訳）: 協調的なロボット操作では、ロボットは人間の意図を予測し、タスクを円滑に実行するために行動を調整する必要がある。 しかし、人間の意図はロボットの行動に左右され、ニワトリや卵の問題が生じる。 従来の手法は、そのような依存性を無視し、代わりにロボットの動作とは無関係に限界意図予測モデルを訓練する。 これは、ペアの人間とロボットの相互作用データセットが不足しているため、条件付きモデルのトレーニングが難しいためです。 代わりに、より容易にアクセス可能な大規模な人間と人間のインタラクションデータを利用することができますか? 私たちの重要な洞察は、人間とロボットのアクションの対応を利用して、人間からロボットのデータへの変換学習を可能にすることです。 InteRACTという,大規模人文データセットの条件付き意図予測モデルと小型人文ロボットデータセットの微細構造を事前学習するアーキテクチャを提案する。 実世界の協調的なロボット操作タスクについて評価し、条件付きモデルが様々な限界ベースラインよりも改善されていることを示す。 我々はまた、7-DoFロボットアームを遠隔操作する新しい技術を導入し、オープンソースで公開している多様な人間とロボットの協調操作データを収集する。

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