論文の概要: Any-point Trajectory Modeling for Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00025v3
• Date: Fri, 12 Jul 2024 12:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:37:10.982315
• Title: Any-point Trajectory Modeling for Policy Learning
• Title（参考訳）: 政策学習のための任意の軌道モデリング
• Authors: Chuan Wen, Xingyu Lin, John So, Kai Chen, Qi Dou, Yang Gao, Pieter Abbeel,
• Abstract要約: 我々は、ビデオフレーム内の任意の点の将来の軌跡を予測するために、ATM(Any-point Trajectory Modeling)を導入する。 ATMは、強力なビデオ事前トレーニングベースラインを平均80%上回っている。 本研究では,人間の動画やビデオからの操作スキルを,異なるロボット形態から効果的に伝達する学習方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.23861308947852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning from demonstration is a powerful method for teaching robots new skills, and having more demonstration data often improves policy learning. However, the high cost of collecting demonstration data is a significant bottleneck. Videos, as a rich data source, contain knowledge of behaviors, physics, and semantics, but extracting control-specific information from them is challenging due to the lack of action labels. In this work, we introduce a novel framework, Any-point Trajectory Modeling (ATM), that utilizes video demonstrations by pre-training a trajectory model to predict future trajectories of arbitrary points within a video frame. Once trained, these trajectories provide detailed control guidance, enabling the learning of robust visuomotor policies with minimal action-labeled data. Across over 130 language-conditioned tasks we evaluated in both simulation and the real world, ATM outperforms strong video pre-training baselines by 80% on average. Furthermore, we show effective transfer learning of manipulation skills from human videos and videos from a different robot morphology. Visualizations and code are available at: \url{https://xingyu-lin.github.io/atm}.
• Abstract（参考訳）: デモから学ぶことはロボットに新しいスキルを教える強力な方法であり、より多くのデモデータを持つことでポリシー学習が向上することが多い。 しかし、デモデータを収集するコストが高いことは、重大なボトルネックである。 ビデオは、リッチなデータソースとして、行動、物理、意味に関する知識を含んでいるが、アクションラベルの欠如により、それらから制御固有の情報を抽出することは困難である。 本研究では、ビデオフレーム内の任意の点の将来の軌跡を予測するために、トラジェクトリモデルを事前学習することで、ビデオデモを利用する新しいフレームワーク、Any-point Trajectory Modeling (ATM)を導入する。 トレーニングが完了すると、これらのトラジェクトリは詳細な制御ガイダンスを提供し、最小のアクションラベル付きデータによる堅牢なビジュモータポリシーの学習を可能にする。 シミュレーションと実世界の両方で評価した130以上の言語条件タスクにおいて、ATMは強力なビデオ事前学習ベースラインを平均80%上回っている。 さらに,異なるロボット形態から人間のビデオやビデオから操作スキルを効果的に伝達する学習方法を示す。 ビジュアライゼーションとコードは以下の通りである。

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