論文の概要: Neural Style Transfer with Twin-Delayed DDPG for Shared Control of Robotic Manipulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00722v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 16:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 14:36:10.300496
• Title: Neural Style Transfer with Twin-Delayed DDPG for Shared Control of Robotic Manipulators
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレータの共有制御のための2遅延DDPGを用いたニューラルスタイル転送
• Authors: Raul Fernandez-Fernandez, Marco Aggravi, Paolo Robuffo Giordano, Juan G. Victores and Claudio Pacchierotti
• Abstract要約: ロボットマニピュレータの動作に一組のスタイルを移すためのフレームワークを提案する。 オートエンコーダアーキテクチャは、対象ロボットの動きの内容とスタイルを抽出し、定義する。 提案したニューラルポリシースタイルトランスファーTD3(NPST3)は、トレーニングされたスタイルを導入することでロボットの動きを変化させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.947412070402878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Neural Style Transfer (NST) refers to a class of algorithms able to manipulate an element, most often images, to adopt the appearance or style of another one. Each element is defined as a combination of Content and Style: the Content can be conceptually defined as the what and the Style as the how of said element. In this context, we propose a custom NST framework for transferring a set of styles to the motion of a robotic manipulator, e.g., the same robotic task can be carried out in an angry, happy, calm, or sad way. An autoencoder architecture extracts and defines the Content and the Style of the target robot motions. A Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) network generates the robot control policy using the loss defined by the autoencoder. The proposed Neural Policy Style Transfer TD3 (NPST3) alters the robot motion by introducing the trained style. Such an approach can be implemented either offline, for carrying out autonomous robot motions in dynamic environments, or online, for adapting at runtime the style of a teleoperated robot. The considered styles can be learned online from human demonstrations. We carried out an evaluation with human subjects enrolling 73 volunteers, asking them to recognize the style behind some representative robotic motions. Results show a good recognition rate, proving that it is possible to convey different styles to a robot using this approach.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・スタイル・トランスファー(Neural Style Transfer、NST)は、ある要素(多くの場合画像)を操作でき、別の要素の外観やスタイルを適用できるアルゴリズムである。 各要素は、内容とスタイルの組み合わせとして定義され、その内容は、その要素のハウとして、whatとstyleとして概念的に定義することができる。 本研究では,ロボットマニピュレータの動作に一組のスタイルを伝達する独自のNSTフレームワークを提案する。 オートエンコーダアーキテクチャは、対象ロボットの動きの内容とスタイルを抽出し、定義する。 双遅延Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)ネットワークは、オートエンコーダによって定義された損失を用いてロボット制御ポリシーを生成する。 提案したニューラルポリシースタイルトランスファーTD3(NPST3)は、トレーニングされたスタイルを導入することでロボットの動きを変化させる。 このようなアプローチは、オフラインでも、動的環境で自律ロボットの動きを実行するために、あるいは、遠隔操作ロボットのスタイルを実行時に適応するために、オンラインでも実装することができる。 考えられたスタイルは、人間のデモからオンラインで学べる。 73名の被験者を対象に評価を行い,代表的ロボット動作の背景にあるスタイルの認識を依頼した。 その結果,ロボットの認識速度は良好であり,このアプローチで異なるスタイルをロボットに伝達できることが証明された。

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