論文の概要: GenCHiP: Generating Robot Policy Code for High-Precision and Contact-Rich Manipulation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06645v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 22:47:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 15:59:05.393420
• Title: GenCHiP: Generating Robot Policy Code for High-Precision and Contact-Rich Manipulation Tasks
• Title（参考訳）: GenCHiP:高精度・コンタクトリッチ操作タスクのためのロボットポリシーコード生成
• Authors: Kaylee Burns, Ajinkya Jain, Keegan Go, Fei Xia, Michael Stark, Stefan Schaal, Karol Hausman,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はロボットポリシーコードの生成に成功しているが、今のところこれらの結果はハイレベルなタスクに限られている。 適切なアクション空間では、LLMは様々なコンタクトリッチかつ高精度な操作タスクのためのポリシーを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.556818911535498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been successful at generating robot policy code, but so far these results have been limited to high-level tasks that do not require precise movement. It is an open question how well such approaches work for tasks that require reasoning over contact forces and working within tight success tolerances. We find that, with the right action space, LLMs are capable of successfully generating policies for a variety of contact-rich and high-precision manipulation tasks, even under noisy conditions, such as perceptual errors or grasping inaccuracies. Specifically, we reparameterize the action space to include compliance with constraints on the interaction forces and stiffnesses involved in reaching a target pose. We validate this approach on subtasks derived from the Functional Manipulation Benchmark (FMB) and NIST Task Board Benchmarks. Exposing this action space alongside methods for estimating object poses improves policy generation with an LLM by greater than 3x and 4x when compared to non-compliant action spaces
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)はロボットポリシーコードの生成に成功しているが、これまでのところ、正確な動作を必要としないハイレベルなタスクに限られている。 このようなアプローチが、接触力の推論や厳格な成功の許容範囲内での作業を必要とするタスクに対して、どの程度うまく機能するかは、オープンな疑問である。 適切な行動空間では、LLMは知覚的誤りや不正確な把握といったノイズ条件下であっても、様々な接触に富んだ高精度な操作タスクのポリシーを生成することができる。 具体的には、アクション空間を再パラメータ化して、ターゲットのポーズに到達する際の相互作用力と硬さの制約に準拠するようにします。 機能操作ベンチマーク(FMB)とNISTタスクボードベンチマーク(NIST Task Board Benchmarks)から派生したサブタスクに対して,このアプローチを検証する。 オブジェクトのポーズを推定する手法と共にこのアクション空間をエクスポージングすることは、非準拠のアクション空間と比較して、LCMによるポリシー生成を3倍と4倍に改善する。

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