論文の概要: LeTO: Learning Constrained Visuomotor Policy with Differentiable Trajectory Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17500v2
• Date: Mon, 18 Mar 2024 07:10:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 02:12:30.817383
• Title: LeTO: Learning Constrained Visuomotor Policy with Differentiable Trajectory Optimization
• Title（参考訳）: LeTO:微分軌道最適化による制約付きビジュモータ政策の学習
• Authors: Zhengtong Xu, Yu She,
• Abstract要約: 本稿では,可微分軌道最適化による制約付きビジュモータポリシーの学習手法であるLeTOを紹介する。 シミュレーションでは、LeTOは最先端の模倣学習手法に匹敵する成功率を達成する。 実世界の実験では、制約クリティカルなタスクを処理するためにLeTOをデプロイしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces LeTO, a method for learning constrained visuomotor policy via differentiable trajectory optimization. Our approach uniquely integrates a differentiable optimization layer into the neural network. By formulating the optimization layer as a trajectory optimization problem, we enable the model to end-to-end generate actions in a safe and controlled fashion without extra modules. Our method allows for the introduction of constraints information during the training process, thereby balancing the training objectives of satisfying constraints, smoothing the trajectories, and minimizing errors with demonstrations. This "gray box" method marries the optimization-based safety and interpretability with the powerful representational abilities of neural networks. We quantitatively evaluate LeTO in simulation and on the real robot. In simulation, LeTO achieves a success rate comparable to state-of-the-art imitation learning methods, but the generated trajectories are of less uncertainty, higher quality, and smoother. In real-world experiments, we deployed LeTO to handle constraints-critical tasks. The results show the effectiveness of LeTO comparing with state-of-the-art imitation learning approaches. We release our code at https://github.com/ZhengtongXu/LeTO.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,可微分軌道最適化による制約付きビジュモータポリシーの学習手法であるLeTOを紹介する。 当社のアプローチでは,ニューラルネットワークに微分可能な最適化レイヤを独自に統合しています。 最適化層を軌道最適化問題として定式化することにより、モデルが余分なモジュールなしで安全かつ制御された方法でアクションをエンド・ツー・エンドに生成できるようにする。 本手法は,訓練過程中に制約情報を導入し,制約を満たすための訓練目標のバランス,軌道の平滑化,実証による誤りの最小化を可能にする。 この"グレーボックス"メソッドは、最適化に基づく安全性と解釈性を、ニューラルネットワークの強力な表現能力とマージする。 シミュレーションおよび実ロボット上でLeTOを定量的に評価する。 シミュレーションでは、LeTOは最先端の模倣学習手法に匹敵する成功率を達成するが、生成された軌道は不確実性が少なく、高品質で、より滑らかである。 実世界の実験では、制約クリティカルなタスクを処理するためにLeTOをデプロイしました。 その結果,LeTOと最先端の模倣学習手法を比較した。 コードをhttps://github.com/ZhengtongXu/LeTOでリリースします。

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