論文の概要: Robotic Imitation of Human Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08381v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 14:11:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 13:45:55.358020
• Title: Robotic Imitation of Human Actions
• Title（参考訳）: 人間行動のロボット的模倣
• Authors: Josua Spisak, Matthias Kerzel, Stefan Wermter
• Abstract要約: 本研究では,人間を模倣するロボットの課題に対処する,模倣学習の新しいアプローチを提案する。 提案手法では, 実証されたタスクに関する情報を抽象化し, その情報を一般化し, 再現するために利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.278372872404326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imitation can allow us to quickly gain an understanding of a new task. Through a demonstration, we can gain direct knowledge about which actions need to be performed and which goals they have. In this paper, we introduce a new approach to imitation learning that tackles the challenges of a robot imitating a human, such as the change in perspective and body schema. Our approach can use a single human demonstration to abstract information about the demonstrated task, and use that information to generalise and replicate it. We facilitate this ability by a new integration of two state-of-the-art methods: a diffusion action segmentation model to abstract temporal information from the demonstration and an open vocabulary object detector for spatial information. Furthermore, we refine the abstracted information and use symbolic reasoning to create an action plan utilising inverse kinematics, to allow the robot to imitate the demonstrated action.
• Abstract（参考訳）: 模倣は、新しいタスクの理解を素早く得ることができます。 デモを通じて、どのアクションを実行する必要があるのか、どの目標があるのか、直接的に知ることができます。 本稿では,人間を模倣するロボットの視点の変化や身体スキーマなどの課題に対処する,模倣学習の新しいアプローチを提案する。 提案手法では, 実証されたタスクに関する情報を抽象化し, その情報を一般化し, 再現するために利用する。 実験から時間情報を抽象化する拡散行動分割モデルと空間情報のためのオープン語彙オブジェクト検出器という,最先端の2つの手法を新たに統合することで,この能力を促進する。 さらに, 抽象情報を洗練し, シンボル推論を用いて, 逆運動学を利用した行動計画を作成し, ロボットが動作を模倣できるようにする。

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