論文の概要: TRANSIC: Sim-to-Real Policy Transfer by Learning from Online Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10315v3
• Date: Mon, 14 Oct 2024 06:03:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:03:42.473045
• Title: TRANSIC: Sim-to-Real Policy Transfer by Learning from Online Correction
• Title（参考訳）: TransIC:オンライン・コレクションから学ぶシミュレート・ツー・リアル・ポリシー・トランスファー
• Authors: Yunfan Jiang, Chen Wang, Ruohan Zhang, Jiajun Wu, Li Fei-Fei,
• Abstract要約: シミュレーションの学習と実世界への学習は、ジェネラリストロボットを可能にする可能性がある。 そこで本研究では,Human-in-the-loopフレームワークをベースとしたSIM-to-real転送を実現するためのデータ駆動型手法を提案する。 本手法は,家具組立などの複雑かつ接触に富んだ操作作業において,シミュレートから現実への伝達を成功させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.36756787147331
• License:
• Abstract: Learning in simulation and transferring the learned policy to the real world has the potential to enable generalist robots. The key challenge of this approach is to address simulation-to-reality (sim-to-real) gaps. Previous methods often require domain-specific knowledge a priori. We argue that a straightforward way to obtain such knowledge is by asking humans to observe and assist robot policy execution in the real world. The robots can then learn from humans to close various sim-to-real gaps. We propose TRANSIC, a data-driven approach to enable successful sim-to-real transfer based on a human-in-the-loop framework. TRANSIC allows humans to augment simulation policies to overcome various unmodeled sim-to-real gaps holistically through intervention and online correction. Residual policies can be learned from human corrections and integrated with simulation policies for autonomous execution. We show that our approach can achieve successful sim-to-real transfer in complex and contact-rich manipulation tasks such as furniture assembly. Through synergistic integration of policies learned in simulation and from humans, TRANSIC is effective as a holistic approach to addressing various, often coexisting sim-to-real gaps. It displays attractive properties such as scaling with human effort. Videos and code are available at https://transic-robot.github.io/
• Abstract（参考訳）: シミュレーションの学習と実世界への学習は、ジェネラリストロボットを可能にする可能性がある。 このアプローチの鍵となる課題は、シミュレーション対現実(sim-to-real)ギャップに対処することである。 以前はドメイン固有の知識を事前に必要としていた。 このような知識を得るための簡単な方法は、人間が現実世界でロボットポリシーの実行を観察し、支援することである、と我々は主張する。 ロボットは人間から学習して、さまざまなシミュレートとリアルのギャップを埋める。 提案するTransICは,Human-in-the-loopフレームワークをベースとしたSIM-to-real転送を実現するためのデータ駆動型アプローチである。 TransICは、介入やオンライン修正を通じて、シミュレーションポリシーを強化し、さまざまなモデルのないsim-to-realギャップを均等に克服することを可能にする。 残留ポリシーは、人間の修正から学び、自律実行のためのシミュレーションポリシーと統合することができる。 本手法は,家具組立などの複雑で接触に富んだ操作作業において,シミュレートと現実の移動を実現することができることを示す。 シミュレーションや人間から学んだポリシーの相乗的統合を通じて、TransICは様々な、しばしば共存するsim-to-realギャップに対処するための総合的なアプローチとして有効である。 人間の努力によるスケーリングのような魅力的な特性を示す。 ビデオとコードはhttps://transic-robot.github.io/で公開されている。

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