論文の概要: Movement Primitive Diffusion: Learning Gentle Robotic Manipulation of Deformable Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10008v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 18:24:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 14:30:25.745086
• Title: Movement Primitive Diffusion: Learning Gentle Robotic Manipulation of Deformable Objects
• Title（参考訳）: 運動原始拡散:変形可能な物体の優しくロボット操作を学ぶ
• Authors: Paul Maria Scheikl, Nicolas Schreiber, Christoph Haas, Niklas Freymuth, Gerhard Neumann, Rudolf Lioutikov, and Franziska Mathis-Ullrich
• Abstract要約: ロボット支援手術(RAS)における新しい模倣学習法である運動原始拡散(MPD)を紹介する。 MPDは、RASアプリケーションにとって重要なデータ効率を維持しながら、変形可能なオブジェクトの穏やかな操作を実現する。 我々は,様々なシミュレートされたタスクにまたがってMPDを評価し,状態と画像の両方で実世界におけるロボットのセットアップを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.446751610174868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Policy learning in robot-assisted surgery (RAS) lacks data efficient and versatile methods that exhibit the desired motion quality for delicate surgical interventions. To this end, we introduce Movement Primitive Diffusion (MPD), a novel method for imitation learning (IL) in RAS that focuses on gentle manipulation of deformable objects. The approach combines the versatility of diffusion-based imitation learning (DIL) with the high-quality motion generation capabilities of Probabilistic Dynamic Movement Primitives (ProDMPs). This combination enables MPD to achieve gentle manipulation of deformable objects, while maintaining data efficiency critical for RAS applications where demonstration data is scarce. We evaluate MPD across various simulated tasks and a real world robotic setup on both state and image observations. MPD outperforms state-of-the-art DIL methods in success rate, motion quality, and data efficiency.
• Abstract（参考訳）: ロボット支援手術(ras)におけるポリシー学習は、繊細な手術介入のための望ましい動作品質を示すデータ効率と汎用性に欠ける。 そこで本研究では, 変形可能な物体のゆるやかな操作に着目した, 模倣学習(IL)の新たな手法である運動原始拡散(MPD)を紹介する。 この手法は拡散に基づく模倣学習(DIL)の汎用性と確率的動特性プリミティブ(ProDMP)の高品質な運動生成能力を組み合わせる。 この組み合わせによりmpdは、デモデータが不足しているrasアプリケーションにとって重要なデータ効率を維持しながら、変形可能なオブジェクトの穏やかな操作を実現することができる。 様々なシミュレーションタスクと実世界ロボットのmpdを、状態と画像の観察の両方で評価する。 MPDは、成功率、運動品質、データ効率において最先端のDIL手法より優れている。

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