論文の概要: Working Backwards: Learning to Place by Picking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02352v3
• Date: Tue, 9 Jul 2024 15:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-15 20:44:29.702548
• Title: Working Backwards: Learning to Place by Picking
• Title（参考訳）: 後ろ向きに働く - ピッキングによる場所への学習
• Authors: Oliver Limoyo, Abhisek Konar, Trevor Ablett, Jonathan Kelly, Francois R. Hogan, Gregory Dudek,
• Abstract要約: 我々は,課題の家族に対して,実世界の実演を自律的に収集する手法であるピッキング・バイ・ピッキング(PvP)を提案する。 対象の配置位置にある対象物の一連の把握シーケンスから実演を行う。 我々のシステムは、人間の介入なしに、接触制限された環境で何百ものデモを収集できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.62036907846706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present placing via picking (PvP), a method to autonomously collect real-world demonstrations for a family of placing tasks in which objects must be manipulated to specific, contact-constrained locations. With PvP, we approach the collection of robotic object placement demonstrations by reversing the grasping process and exploiting the inherent symmetry of the pick and place problems. Specifically, we obtain placing demonstrations from a set of grasp sequences of objects initially located at their target placement locations. Our system can collect hundreds of demonstrations in contact-constrained environments without human intervention using two modules: compliant control for grasping and tactile regrasping. We train a policy directly from visual observations through behavioural cloning, using the autonomously-collected demonstrations. By doing so, the policy can generalize to object placement scenarios outside of the training environment without privileged information (e.g., placing a plate picked up from a table). We validate our approach in home robot scenarios that include dishwasher loading and table setting. Our approach yields robotic placing policies that outperform policies trained with kinesthetic teaching, both in terms of success rate and data efficiency, while requiring no human supervision.
• Abstract（参考訳）: 我々は,物体を特定の接触制約のある場所に操作しなければならないタスクを配置する家族に対して,現実のデモンストレーションを自律的に収集する手法であるピッキング・バイ・ピッキング(PvP)を提案する。 PvPでは、把握過程を逆転させ、ピック・アンド・プレイス問題固有の対称性を活用することにより、ロボット物体配置デモの収集にアプローチする。 具体的には、まず、対象位置にある対象物の一連の把握シーケンスから、実演を配置する。 本システムでは,人間の介入なしに接触拘束環境下で数百のデモを収集することができる。 我々は、自律的に収集された実演を用いて、行動クローンを通して視覚的観察から直接ポリシーを訓練する。 これにより、ポリシーは、特権情報(例えば、テーブルから拾ったプレートを置く)なしで、トレーニング環境外のオブジェクト配置シナリオに一般化することができる。 食器洗い機とテーブル設定を含む家庭内ロボットシナリオにおけるアプローチを検証する。 我々のアプローチは、人間の監督を必要とせず、成功率とデータ効率の両面において、審美教育で訓練されたポリシーを上回り、ロボットの配置方針を導出する。

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