論文の概要: Multi-task real-robot data with gaze attention for dual-arm fine manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07603v3
• Date: Tue, 19 Mar 2024 11:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 23:41:33.439934
• Title: Multi-task real-robot data with gaze attention for dual-arm fine manipulation
• Title（参考訳）: 目視によるマルチタスクリアルタイムロボットデータによる両腕微細加工
• 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）: 4.717749411286867
• 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実行可能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種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7万回以上の試行でテストされ、微細な操作の能力を実証した。

関連論文リスト

• RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation [23.554917579133576]
  本稿では,ロボット拡散変換器(RDT)について述べる。 RDTは、マルチモーダリティを効果的に表現するために拡散モデルを構築し、スケーラブルトランスフォーマーの革新的な設計である。 さらに,様々なロボットの動作表現を統一する物理解釈可能な統一行動空間を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T12:33:46Z)
• Robo-MUTUAL: Robotic Multimodal Task Specification via Unimodal Learning [35.42091835421386]
  マルチモーダルタスク仕様はロボットの性能向上に不可欠である。 実データに豊富な一元的命令を活用することで,ロボットにマルチモーダルタスク仕様の学習を効果的に教えることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T13:23:02Z)
• Track2Act: Predicting Point Tracks from Internet Videos enables Generalizable Robot Manipulation [65.46610405509338]
  我々は、ゼロショットロボット操作を可能にする汎用的な目標条件ポリシーを学習することを目指している。 私たちのフレームワークであるTrack2Actは、ゴールに基づいて将来のタイムステップで画像内のポイントがどのように動くかを予測する。 学習したトラック予測を残留ポリシーと組み合わせることで,多種多様な汎用ロボット操作が可能となることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T17:56:55Z)
• RoboAgent: Generalization and Efficiency in Robot Manipulation via Semantic Augmentations and Action Chunking [54.776890150458385]
  マルチタスク操作能力を持つユニバーサルエージェントを訓練するための効率的なシステムを開発した。 私たちは、12のスキルを持つ1つのエージェントを訓練することができ、38のタスクでその一般化を実証することができます。 平均すると、RoboAgentは目に見えない状況において、従来の方法よりも40%以上性能が高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T03:14:39Z)
• RH20T: A Comprehensive Robotic Dataset for Learning Diverse Skills in One-Shot [56.130215236125224]
  オープンドメインでのロボット操作における重要な課題は、ロボットの多様性と一般化可能なスキルの獲得方法である。 単発模倣学習の最近の研究は、訓練されたポリシーを実証に基づく新しいタスクに移行する可能性を示唆している。 本稿では,エージェントがマルチモーダルな知覚で数百の現実世界のスキルを一般化する可能性を解き放つことを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T15:33:31Z)
• Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences [61.79346922421323]
  多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。 本研究では,物理ロボットシステムの実用的制約を動機として,現実的なマルチタスクRL問題について検討する。 我々は、ロボットのスキルセットを累積的に成長させるために、過去のタスクで学んだデータとポリシーを効果的に活用するアプローチを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-19T18:00:51Z)
• Visual Imitation Made Easy [102.36509665008732]
  本稿では,ロボットへのデータ転送を容易にしながら,データ収集プロセスを単純化する,模倣のための代替インターフェースを提案する。 我々は、データ収集装置やロボットのエンドエフェクターとして、市販のリーチ・グラブラー補助具を使用する。 我々は,非包括的プッシュと包括的積み重ねという2つの課題について実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T17:58:50Z)
• Learning Predictive Models From Observation and Interaction [137.77887825854768]
  世界との相互作用から予測モデルを学ぶことで、ロボットのようなエージェントが世界がどのように働くかを学ぶことができる。 しかし、複雑なスキルのダイナミクスを捉えるモデルを学ぶことは大きな課題である。 本研究では,人間などの他のエージェントの観察データを用いて,トレーニングセットを増強する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-30T01:10:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。