論文の概要: Language-Conditioned Semantic Search-Based Policy for Robotic Manipulation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05925v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 16:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 17:48:36.305927
• Title: Language-Conditioned Semantic Search-Based Policy for Robotic Manipulation Tasks
• Title（参考訳）: 言語記述セマンティック検索に基づくロボットマニピュレーションタスクのポリシー
• Authors: Jannik Sheikh, Andrew Melnik, Gora Chand Nandi, Robert Haschke
• Abstract要約: 言語条件のセマンティックサーチに基づくオンラインサーチベースのポリシーを作成する手法を提案する。 提案手法は,CALVINベンチマークのベースライン性能を超越し,ゼロショット適応性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1332830068386217
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning and Imitation Learning approaches utilize policy learning strategies that are difficult to generalize well with just a few examples of a task. In this work, we propose a language-conditioned semantic search-based method to produce an online search-based policy from the available demonstration dataset of state-action trajectories. Here we directly acquire actions from the most similar manipulation trajectories found in the dataset. Our approach surpasses the performance of the baselines on the CALVIN benchmark and exhibits strong zero-shot adaptation capabilities. This holds great potential for expanding the use of our online search-based policy approach to tasks typically addressed by Imitation Learning or Reinforcement Learning-based policies.
• Abstract（参考訳）: 強化学習と模倣学習のアプローチは、タスクのごく一部の例でうまく一般化することが難しい政策学習戦略を利用する。 本研究では,状態行動軌跡の実証データセットからオンライン検索ポリシーを作成するための言語条件のセマンティック検索手法を提案する。 ここでは、データセットにある最もよく似た操作軌跡からアクションを直接取得する。 提案手法は,CALVINベンチマークのベースライン性能を超越し,ゼロショット適応性能が向上する。 これは、オンライン検索ベースのポリシーアプローチを、通常Imitation LearningやReinforcement Learningベースのポリシーによって対処されるタスクに拡張する大きな可能性を秘めている。

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