論文の概要: Future Predictive Success-or-Failure Classification for Long-Horizon Robotic Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03415v1
- Date: Thu, 4 Apr 2024 12:49:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 14:51:30.506608
- Title: Future Predictive Success-or-Failure Classification for Long-Horizon Robotic Tasks
- Title(参考訳): 長期ロボット作業における将来予測的成功・失敗の分類
- Authors: Naoya Sogi, Hiroyuki Oyama, Takashi Shibata, Makoto Terao,
- Abstract要約: 本稿では,将来予測型成功・失敗・失敗分類手法を提案する。
提案手法は,行動計画の実行を伴わずに成功・失敗分類を可能にするために,長期予測法を用いている。
本手法の有効性は分類とロボットマニピュレーション実験を通じて実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.844121549749507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automating long-horizon tasks with a robotic arm has been a central research topic in robotics. Optimization-based action planning is an efficient approach for creating an action plan to complete a given task. Construction of a reliable planning method requires a design process of conditions, e.g., to avoid collision between objects. The design process, however, has two critical issues: 1) iterative trials--the design process is time-consuming due to the trial-and-error process of modifying conditions, and 2) manual redesign--it is difficult to cover all the necessary conditions manually. To tackle these issues, this paper proposes a future-predictive success-or-failure-classification method to obtain conditions automatically. The key idea behind the proposed method is an end-to-end approach for determining whether the action plan can complete a given task instead of manually redesigning the conditions. The proposed method uses a long-horizon future-prediction method to enable success-or-failure classification without the execution of an action plan. This paper also proposes a regularization term called transition consistency regularization to provide easy-to-predict feature distribution. The regularization term improves future prediction and classification performance. The effectiveness of our method is demonstrated through classification and robotic-manipulation experiments.
- Abstract(参考訳): ロボットアームによる長距離タスクの自動化は、ロボット工学における中心的な研究トピックである。
最適化に基づくアクションプランニングは、与えられたタスクを完了するためのアクションプランを作成するための効率的なアプローチである。
信頼性の高い計画手法の構築には、オブジェクト間の衝突を避けるために、例えば、条件の設計プロセスが必要である。
しかし、設計プロセスには2つの重要な問題がある。
1)反復的試行--条件の変更の試行錯誤による設計プロセスに要する時間、
2)手作業の再設計 - 必要なすべての条件を手作業でカバーすることは困難である。
これらの課題に対処するため,本稿では,将来予測的成功・失敗分類手法を提案する。
提案手法の背景にある重要な考え方は、手動で条件を再設計する代わりに、アクションプランが与えられたタスクを完了できるかどうかを決定するエンドツーエンドアプローチである。
提案手法は,行動計画の実行を伴わずに成功・失敗分類を可能にするために,長期予測法を用いている。
また,遷移整合性正規化(transition consistency regularization)と呼ばれる正規化項を提案し,特徴分布の予測を容易にする。
正規化項は将来の予測と分類性能を改善する。
本手法の有効性は分類とロボットマニピュレーション実験を通じて実証した。
関連論文リスト
- Unified Task and Motion Planning using Object-centric Abstractions of
Motion Constraints [56.283944756315066]
本稿では,タスクとモーションプランニングを一つの検索に統一するTAMP手法を提案する。
我々のアプローチは、オフザシェルフAIサーチの計算効率を活用して、物理的に実現可能な計画が得られるような、オブジェクト中心の動作制約の抽象化に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-29T14:00:20Z) - Planning as In-Painting: A Diffusion-Based Embodied Task Planning
Framework for Environments under Uncertainty [56.30846158280031]
具体的AIのためのタスクプランニングは、最も難しい問題の1つだ。
In-paintingとしての計画」というタスク非依存の手法を提案する。
提案するフレームワークは,様々な具体的AIタスクにおいて,有望なパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T10:07:17Z) - Skip-Plan: Procedure Planning in Instructional Videos via Condensed
Action Space Learning [85.84504287685884]
Skip-Plan(スキップ・プラン)は、訓練ビデオにおけるプロシージャ計画のための凝縮された行動空間学習法である。
アクションチェーン内の不確実なノードやエッジをスキップすることで、長いシーケンス関数と複雑なシーケンス関数を短いが信頼できるものに転送する。
我々のモデルは、凝縮された作用空間内のアクションシーケンス内で、あらゆる種類の信頼できる部分関係を探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-01T08:02:33Z) - On efficient computation in active inference [1.1470070927586016]
計算量を大幅に減らした有限時間地平線に対する新しい計画アルゴリズムを提案する。
また、新規かつ既存のアクティブな推論計画スキームに対して適切な目標分布を設定するプロセスを簡単にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-02T07:38:56Z) - An Emergency Disposal Decision-making Method with Human--Machine
Collaboration [20.84526084548098]
現代の運用環境では、すべての業務計画が機器の故障や資源不足などの緊急イベントの影響を受けている。
意思決定を支援するために無人のシステムを使用することは、解決効率を向上させることができるが、その決定は解釈できない。
本稿では,タスクフィルタリングとタスクスケジューリングという2つのフェーズを用いて,計画外のイベントを解決するための協調的ヒューマンマシン手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T15:53:20Z) - Multimodal Contextualized Plan Prediction for Embodied Task Completion [9.659463406886301]
タスクプランニングは従来のロボットシステムにおいて重要なコンポーネントであり、ロボットがより複雑なタスクを実行するためのきめ細かいスキルを組み立てることができる。
シミュレーション実施エージェントにおけるタスク完了のための自然言語を実行可能なアクションに翻訳する最近の作業構築システムは,低レベルのアクションシーケンスを直接予測することに焦点を当てている。
我々は,そのような具体化されたタスク完了データセット - TEACh に対して,より高いレベルの計画表現を予測することに集中する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T22:29:12Z) - Optimal task and motion planning and execution for human-robot
multi-agent systems in dynamic environments [54.39292848359306]
本稿では,タスクのシーケンシング,割り当て,実行を最適化するタスクと動作計画の組み合わせを提案する。
このフレームワークはタスクとアクションの分離に依存しており、アクションはシンボル的タスクの幾何学的実現の可能な1つの可能性である。
ロボットアームと人間の作業員がモザイクを組み立てる共同製造シナリオにおけるアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T01:50:45Z) - Non-Clairvoyant Scheduling with Predictions Revisited [77.86290991564829]
非論理的スケジューリングでは、優先度不明な処理条件でジョブをスケジューリングするためのオンライン戦略を見つけることが課題である。
我々はこのよく研究された問題を、アルゴリズム設計に(信頼できない)予測を統合する、最近人気の高い学習強化された設定で再検討する。
これらの予測には所望の特性があり, 高い性能保証を有するアルゴリズムと同様に, 自然な誤差測定が可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T13:18:11Z) - Generating Useful Accident-Prone Driving Scenarios via a Learned Traffic
Prior [135.78858513845233]
STRIVEは、特定のプランナーが衝突のような望ましくない振る舞いを発生させるような、困難なシナリオを自動的に生成する手法である。
シナリオの妥当性を維持するために、キーとなるアイデアは、グラフベースの条件付きVAEという形で、学習した交通運動モデルを活用することである。
その後の最適化は、シナリオの"解決"を見つけるために使用され、与えられたプランナーを改善するのに有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T18:03:27Z) - Task Scoping: Generating Task-Specific Abstractions for Planning [19.411900372400183]
オープンスコープの世界モデルを用いた特定のタスクの計画は、計算的に難解である。
本稿では,初期条件,目標条件,タスクの遷移力学構造に関する知識を活用するタスクスコーピングを提案する。
タスクスコーピングは、関連要因やアクションを決して削除せず、その計算複雑性を特徴づけ、特に有用である計画上の問題を特徴づける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-17T21:19:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。