論文の概要: RH20T-P: A Primitive-Level Robotic Dataset Towards Composable Generalization Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19622v2
• Date: Sat, 01 Feb 2025 11:17:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 19:55:33.835782
• Title: RH20T-P: A Primitive-Level Robotic Dataset Towards Composable Generalization Agents
• Title（参考訳）: RH20T-P:構成可能な一般化エージェントに向けた原始レベルロボットデータセット
• Authors: Zeren Chen, Zhelun Shi, Xiaoya Lu, Lehan He, Sucheng Qian, Zhenfei Yin, Wanli Ouyang, Jing Shao, Yu Qiao, Cewu Lu, Lu Sheng,
• Abstract要約: プリミティブレベルのロボット操作データセットであるRH20T-Pを提案する。 実際のシナリオで67種類の操作タスクをカバーする約38Kのビデオクリップが含まれている。 我々は、計画実行CGAパラダイムを標準化し、RH20T-PにRA-Pと呼ばれる典型的なベースラインを実装します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.13169239919272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving generalizability in solving out-of-distribution tasks is one of the ultimate goals of learning robotic manipulation. Recent progress of Vision-Language Models (VLMs) has shown that VLM-based task planners can alleviate the difficulty of solving novel tasks, by decomposing the compounded tasks as a plan of sequentially executing primitive-level skills that have been already mastered. It is also promising for robotic manipulation to adapt such composable generalization ability, in the form of composable generalization agents (CGAs). However, the community lacks of reliable design of primitive skills and a sufficient amount of primitive-level data annotations. Therefore, we propose RH20T-P, a primitive-level robotic manipulation dataset, which contains about 38k video clips covering 67 diverse manipulation tasks in real-world scenarios. Each clip is manually annotated according to a set of meticulously designed primitive skills that are common in robotic manipulation. Furthermore, we standardize a plan-execute CGA paradigm and implement an exemplar baseline called RA-P on our RH20T-P, whose positive performance on solving unseen tasks validates that the proposed dataset can offer composable generalization ability to robotic manipulation agents.
• Abstract（参考訳）: アウト・オブ・ディストリビューションタスクの解法における一般化性の実現は、ロボット操作の学習における究極の目標の1つである。 VLM(Vision-Language Models)の最近の進歩は、VLMをベースとしたタスクプランナが、すでに習得済みのプリミティブレベルのスキルを逐次実行するためのプランとして複合タスクを分解することで、新しいタスクの解決の難しさを軽減することができることを示している。 また、ロボット操作は、構成可能な一般化エージェント(CGA)の形で、そのような構成可能な一般化能力に適応することを約束している。 しかし、コミュニティにはプリミティブなスキルの設計と十分な量のプリミティブレベルのデータアノテーションが欠如している。 そこで,RH20T-Pを提案する。RH20T-Pは,実世界のシナリオにおいて67種類の操作タスクをカバーする約38kのビデオクリップを含む,原始レベルのロボット操作データセットである。 それぞれのクリップは、ロボット操作で一般的な巧妙に設計された原始的なスキルのセットに従って手動で注釈付けされる。 さらに、計画実行CGAパラダイムを標準化し、我々のRH20T-PにRA-Pと呼ばれる典型的なベースラインを実装する。

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