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。
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