論文の概要: Learning active tactile perception through belief-space control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00215v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 21:54:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 16:13:20.479717
• Title: Learning active tactile perception through belief-space control
• Title（参考訳）: 信念空間制御による能動的触覚の学習
• Authors: Jean-Fran\c{c}ois Tremblay, David Meger, Francois Hogan, Gregory Dudek
• Abstract要約: 本稿では,創造的世界モデルを開発することにより,触覚探索政策を自律的に学習する手法を提案する。 本手法は,目的が所望のオブジェクト特性を推定することである3つのシミュレーションタスクに対して評価する。 提案手法は, 所望のプロパティに関する情報を直感的に収集するポリシーを発見できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.708391958446274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robots operating in an open world will encounter novel objects with unknown physical properties, such as mass, friction, or size. These robots will need to sense these properties through interaction prior to performing downstream tasks with the objects. We propose a method that autonomously learns tactile exploration policies by developing a generative world model that is leveraged to 1) estimate the object's physical parameters using a differentiable Bayesian filtering algorithm and 2) develop an exploration policy using an information-gathering model predictive controller. We evaluate our method on three simulated tasks where the goal is to estimate a desired object property (mass, height or toppling height) through physical interaction. We find that our method is able to discover policies that efficiently gather information about the desired property in an intuitive manner. Finally, we validate our method on a real robot system for the height estimation task, where our method is able to successfully learn and execute an information-gathering policy from scratch.
• Abstract（参考訳）: オープンワールドで動作するロボットは、質量、摩擦、大きさなどの未知の物理的性質を持つ新しい物体に遭遇する。 これらのロボットは、オブジェクトと下流タスクを実行する前に、インタラクションを通じてこれらの特性を検知する必要がある。 本稿では,創造的世界モデルを構築し,触覚探索政策を自律的に学習する手法を提案する。 1)微分可能なベイズフィルタアルゴリズムとそれを用いた物体の物理パラメータの推定 2)情報収集モデル予測コントローラを用いた探索ポリシーの開発。 本手法は,物理的相互作用により所望の物体特性(質量,高さ,トッピング高さ)を推定する3つのシミュレーション課題に対して評価する。 提案手法は,要求する属性に関する情報を直感的に収集するポリシを効率的に発見できることがわかった。 最後に,本手法が情報収集方針をスクラッチから学習,実行し得る高さ推定タスクのための実ロボットシステム上での検証を行った。

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