論文の概要: Multi-task robot data for dual-arm fine manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07603v1
- Date: Mon, 15 Jan 2024 11:20:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 17:23:19.988686
- Title: Multi-task robot data for dual-arm fine manipulation
- Title（参考訳）: デュアルアーム微細操作のためのマルチタスクロボットデータ
- Authors: Heecheol Kim, Yoshiyuki Ohmura, Yasuo Kuniyoshi
- Abstract要約: 本稿では,2つのアームタスクや細かな操作を必要とするタスクを含む多種多様なオブジェクト操作のデータセットを紹介する。
224k エピソード (150時間, 1,104 言語命令) のデータセットを作成した。
このデータセットには、視覚的注意信号とデュアルアクションラベル、アクションを堅牢な到達軌道とオブジェクトとの正確な相互作用に分離する信号、堅牢で正確なオブジェクト操作を実現するための言語命令が含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3022775496405865
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the field of robotic manipulation, deep imitation learning is recognized
as a promising approach for acquiring manipulation skills. Additionally,
learning from diverse robot datasets is considered a viable method to achieve
versatility and adaptability. In such research, by learning various tasks,
robots achieved generality across multiple objects. However, such multi-task
robot datasets have mainly focused on single-arm tasks that are relatively
imprecise, not addressing the fine-grained object manipulation that robots are
expected to perform in the real world. This paper introduces a dataset of
diverse object manipulations that includes dual-arm tasks and/or tasks
requiring fine manipulation. To this end, we have generated dataset with 224k
episodes (150 hours, 1,104 language instructions) which includes dual-arm fine
tasks such as bowl-moving, pencil-case opening or banana-peeling, and this data
is publicly available. Additionally, this dataset includes visual attention
signals as well as dual-action labels, a signal that separates actions into a
robust reaching trajectory and precise interaction with objects, and language
instructions to achieve robust and precise object manipulation. We applied the
dataset to our Dual-Action and Attention (DAA), a model designed for
fine-grained dual arm manipulation tasks and robust against covariate shifts.
The model was tested with over 7k total trials in real robot manipulation
tasks, demonstrating its capability in fine manipulation.
- Abstract（参考訳）: ロボット操作の分野では、深層模倣学習が操作スキル獲得の有望なアプローチとして認識されている。
さらに、多様なロボットデータセットからの学習は、汎用性と適応性を達成するための有効な方法であると考えられている。
このような研究において、様々なタスクを学習することで、ロボットは複数の対象にまたがる汎用性を達成した。
しかし、こうしたマルチタスクロボットデータセットは、ロボットが現実世界で実行すると予想される細かいオブジェクト操作に対処せず、比較的不正確な単一アームタスクに主に焦点を当てている。
本稿では,2つのアームタスクや細かな操作を必要とするタスクを含む多様なオブジェクト操作のデータセットを紹介する。
この目的のために、ボウルムービング、鉛筆ケースのオープニング、バナナペリングといった2本腕の細かなタスクを含む224kエピソード(150時間、1104の言語命令)のデータセットを生成し、このデータを公開している。
さらにこのデータセットには、視覚注意信号とデュアルアクションラベル、アクションをロバストな到達軌跡とオブジェクトとの正確なインタラクションに分離する信号、ロバストで正確なオブジェクト操作を実現するための言語命令が含まれている。
このデータセットをDual-Action and Attention (DAA)に適用した。
このモデルは、実際のロボット操作タスクで7k以上のトータルトライアルでテストされ、細かい操作能力が実証された。
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