論文の概要: Uncertainty-Aware Deployment of Pre-trained Language-Conditioned Imitation Learning Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18222v2
• Date: Sun, 28 Jul 2024 14:21:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 23:37:56.167492
• Title: Uncertainty-Aware Deployment of Pre-trained Language-Conditioned Imitation Learning Policies
• Title（参考訳）: 事前学習型模倣学習法の不確実性を考慮した展開
• Authors: Bo Wu, Bruce D. Lee, Kostas Daniilidis, Bernadette Bucher, Nikolai Matni,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した言語条件の模倣学習エージェントの,不確実性を考慮したデプロイ手法を提案する。 具体的には、温度スケーリングを用いてこれらのモデルをキャリブレーションし、キャリブレーションされたモデルを利用して不確実性を認識した決定を行う。 本稿では,3つの事前学習モデルを用いてシミュレーションを行い,タスク完了率を大幅に向上させる可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.00293625794431
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale robotic policies trained on data from diverse tasks and robotic platforms hold great promise for enabling general-purpose robots; however, reliable generalization to new environment conditions remains a major challenge. Toward addressing this challenge, we propose a novel approach for uncertainty-aware deployment of pre-trained language-conditioned imitation learning agents. Specifically, we use temperature scaling to calibrate these models and exploit the calibrated model to make uncertainty-aware decisions by aggregating the local information of candidate actions. We implement our approach in simulation using three such pre-trained models, and showcase its potential to significantly enhance task completion rates. The accompanying code is accessible at the link: https://github.com/BobWu1998/uncertainty_quant_all.git
• Abstract（参考訳）: 多様なタスクやロボットプラットフォームからのデータに基づいて訓練された大規模ロボットポリシーは、汎用ロボットの実現を大いに約束するが、新しい環境条件への信頼性の高い一般化は大きな課題である。 この課題に対処するために、事前訓練された言語条件の模倣学習エージェントの不確実性を考慮したデプロイ手法を提案する。 具体的には、温度スケーリングを用いてこれらのモデルをキャリブレーションし、キャリブレーションされたモデルを利用して、候補行動の局所的な情報を集約することで不確実性を考慮した決定を行う。 本稿では,3つの事前学習モデルを用いてシミュレーションを行い,タスク完了率を大幅に向上させる可能性を示す。 関連するコードはリンクでアクセスできる。 https://github.com/BobWu1998/uncertainty_quant_all.git

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