論文の概要: Fourier Transporter: Bi-Equivariant Robotic Manipulation in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12046v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 22:39:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 02:22:38.157084
• Title: Fourier Transporter: Bi-Equivariant Robotic Manipulation in 3D
• Title（参考訳）: フーリエトランスポーター:2種類のロボットマニピュレーションを3Dで実現
• Authors: Haojie Huang, Owen Howell, Dian Wang, Xupeng Zhu, Robin Walters, Robert Platt,
• Abstract要約: 本稿では,2重のSE(d)xSE(d)対称性をピックプレース問題に適用し,より高い試料効率を実現するフーリエトランスポーター(FourTran)を提案する。 FourTranは、専門家によるデモを使って訓練されたオープンループの行動クローニング手法で、新しい環境におけるピック・プレース・アクションを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.296797946506604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many complex robotic manipulation tasks can be decomposed as a sequence of pick and place actions. Training a robotic agent to learn this sequence over many different starting conditions typically requires many iterations or demonstrations, especially in 3D environments. In this work, we propose Fourier Transporter (FourTran) which leverages the two-fold SE(d)xSE(d) symmetry in the pick-place problem to achieve much higher sample efficiency. FourTran is an open-loop behavior cloning method trained using expert demonstrations to predict pick-place actions on new environments. FourTran is constrained to incorporate symmetries of the pick and place actions independently. Our method utilizes a fiber space Fourier transformation that allows for memory-efficient construction. We test our proposed network on the RLbench benchmark and achieve state-of-the-art results across various tasks.
• Abstract（参考訳）: 多くの複雑なロボット操作タスクは、ピック・アンド・プレイス・アクションのシーケンスとして分解することができる。 ロボットエージェントを訓練して、多くの異なる開始条件でこのシーケンスを学ぶには、通常、特に3D環境で、多くのイテレーションやデモが必要になる。 本研究では,2次元SE(d)xSE(d)対称性を利用するフーリエトランスポーター(FourTran)を提案する。 FourTranは、専門家によるデモを使って訓練されたオープンループの行動クローニング手法で、新しい環境におけるピック・プレース・アクションを予測する。 FourTranは、ピック・アンド・プレイス・アクションの対称性を独立して組み込むよう制約されている。 本手法は, メモリ効率の高い構成が可能なファイバ空間フーリエ変換を利用する。 提案するネットワークをRLbenchベンチマークでテストし,様々なタスクで最先端の結果を得る。

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