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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10008v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 08:11:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 04:28:28.880717
• Title: Movement Primitive Diffusion: Learning Gentle Robotic Manipulation of Deformable Objects
• Title（参考訳）: 運動原始拡散:変形可能な物体のジェントルロボット操作を学習する
• Authors: Paul Maria Scheikl, Nicolas Schreiber, Christoph Haas, Niklas Freymuth, Gerhard Neumann, Rudolf Lioutikov, Franziska Mathis-Ullrich,
• Abstract要約: 運動原始拡散(英: Movement Primitive Diffusion、MPD)は、ロボット支援手術における模倣学習(IL)の新しい手法である。 MPDは拡散型模倣学習(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 実世界および実世界の様々なロボット作業におけるMPDの評価を,状態観察と画像観察の両方で行う。
• 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 and real world robotic tasks on both state and image observations. MPD outperforms state-of-the-art DIL methods in success rate, motion quality, and data efficiency. Project page: https://scheiklp.github.io/movement-primitive-diffusion/
• Abstract（参考訳）: ロボット支援手術(RAS)における政策学習は、巧妙な外科的介入のために望ましい運動品質を示すデータ効率と汎用性を欠いている。 そこで本研究では, 変形可能な物体の温和な操作に焦点をあてたRASにおける模倣学習(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たものである。 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。 実世界および実世界の様々なロボット作業におけるMPDの評価を,状態観察と画像観察の両方で行う。 MPDは、成功率、運動品質、データ効率において最先端のDIL手法より優れています。 プロジェクトページ: https://scheiklp.github.io/movement-primitive-diffusion/

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