論文の概要: RoboCasa: Large-Scale Simulation of Everyday Tasks for Generalist Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02523v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 17:41:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:00:23.979977
• Title: RoboCasa: Large-Scale Simulation of Everyday Tasks for Generalist Robots
• Title（参考訳）: RoboCasa:ジェネラリストロボットの日々のタスクの大規模シミュレーション
• Authors: Soroush Nasiriany, Abhiram Maddukuri, Lance Zhang, Adeet Parikh, Aaron Lo, Abhishek Joshi, Ajay Mandlekar, Yuke Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,汎用ロボットを日常的に訓練するための大規模シミュレーションフレームワークであるRoboCasaを紹介する。 私たちは、150以上のオブジェクトカテゴリと数十の対話可能な家具とアプライアンスに対して、何千もの3Dアセットを提供しています。 本実験は, 大規模模倣学習のための合成ロボットデータを用いて, スケーリングの傾向を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.650235551519952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have largely been propelled by scaling. In Robotics, scaling is hindered by the lack of access to massive robot datasets. We advocate using realistic physical simulation as a means to scale environments, tasks, and datasets for robot learning methods. We present RoboCasa, a large-scale simulation framework for training generalist robots in everyday environments. RoboCasa features realistic and diverse scenes focusing on kitchen environments. We provide thousands of 3D assets across over 150 object categories and dozens of interactable furniture and appliances. We enrich the realism and diversity of our simulation with generative AI tools, such as object assets from text-to-3D models and environment textures from text-to-image models. We design a set of 100 tasks for systematic evaluation, including composite tasks generated by the guidance of large language models. To facilitate learning, we provide high-quality human demonstrations and integrate automated trajectory generation methods to substantially enlarge our datasets with minimal human burden. Our experiments show a clear scaling trend in using synthetically generated robot data for large-scale imitation learning and show great promise in harnessing simulation data in real-world tasks. Videos and open-source code are available at https://robocasa.ai/
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、主にスケーリングによって推進されている。 ロボティクスでは、大規模なロボットデータセットへのアクセスが不足しているため、スケーリングが妨げられている。 我々は,ロボット学習のための環境,タスク,データセットをスケールする手段として,現実的な物理シミュレーションの利用を提唱する。 本稿では,汎用ロボットを日常的に訓練するための大規模シミュレーションフレームワークであるRoboCasaを紹介する。 RoboCasaは、キッチン環境に焦点を当てた現実的で多様なシーンを特徴としている。 私たちは、150以上のオブジェクトカテゴリと数十の対話可能な家具とアプライアンスに対して、何千もの3Dアセットを提供しています。 私たちは、テキストから3Dモデルからのオブジェクト資産や、テキストから画像モデルへの環境テクスチャといった、生成的なAIツールでシミュレーションの現実性と多様性を豊かにしています。 我々は,大規模言語モデルの指導によって生成される複合タスクを含む,体系的評価のための100のタスクを設計する。 学習を容易にするため、我々は高品質な人間のデモンストレーションを提供し、人間の負担を最小限に抑えてデータセットを大幅に拡大する自動軌道生成手法を統合する。 本実験は, 大規模模倣学習のための合成ロボットデータを用いた場合のスケーリング傾向を明らかにし, 実世界のタスクにおけるシミュレーションデータの利用に大きな可能性を示す。 ビデオとオープンソースコードはhttps://robocasa.ai/で公開されている。

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