論文の概要: Imperative Learning: A Self-supervised Neural-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16087v2
• Date: Sun, 7 Jul 2024 03:20:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 01:00:13.587816
• Title: Imperative Learning: A Self-supervised Neural-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy
• Title（参考訳）: Imperative Learning:ロボット自律性のための自己教師型ニューラルネットワーク学習フレームワーク
• Authors: Chen Wang, Kaiyi Ji, Junyi Geng, Zhongqiang Ren, Taimeng Fu, Fan Yang, Yifan Guo, Haonan He, Xiangyu Chen, Zitong Zhan, Qiwei Du, Shaoshu Su, Bowen Li, Yuheng Qiu, Yi Du, Qihang Li, Yifan Yang, Xiao Lin, Zhipeng Zhao,
• Abstract要約: 我々は,ロボット自律のための自己教師型ニューラルシンボリック(NeSy)計算フレームワーク,インペラティブラーニング(IL)を導入する。 ILを2段階最適化(BLO)として定式化し、3つのモジュール間の相互学習を可能にする。 ILはロボットの自律性を大幅に向上させ、多様な領域にわたるさらなる研究を促進することを期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.818923556912495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven methods such as reinforcement and imitation learning have achieved remarkable success in robot autonomy. However, their data-centric nature still hinders them from generalizing well to ever-changing environments. Moreover, collecting large datasets for robotic tasks is often impractical and expensive. To overcome these challenges, we introduce a new self-supervised neural-symbolic (NeSy) computational framework, imperative learning (IL), for robot autonomy, leveraging the generalization abilities of symbolic reasoning. The framework of IL consists of three primary components: a neural module, a reasoning engine, and a memory system. We formulate IL as a special bilevel optimization (BLO), which enables reciprocal learning over the three modules. This overcomes the label-intensive obstacles associated with data-driven approaches and takes advantage of symbolic reasoning concerning logical reasoning, physical principles, geometric analysis, etc. We discuss several optimization techniques for IL and verify their effectiveness in five distinct robot autonomy tasks including path planning, rule induction, optimal control, visual odometry, and multi-robot routing. Through various experiments, we show that IL can significantly enhance robot autonomy capabilities and we anticipate that it will catalyze further research across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: 強化や模倣学習のようなデータ駆動の手法は、ロボットの自律性において顕著な成功を収めた。 しかし、データ中心の性質は、常に変化する環境への一般化を妨げている。 さらに、ロボットタスクのための大規模なデータセットの収集は非現実的で高価であることが多い。 これらの課題を克服するために,ロボット自律のための自己教師型ニューラルシンボリック(NeSy)計算フレームワーク,インペラティブラーニング(IL)を導入し,シンボル推論の一般化能力を活用する。 ILのフレームワークは、ニューラルモジュール、推論エンジン、メモリシステムという3つの主要コンポーネントで構成されている。 ILを特別な二段階最適化(BLO)として定式化し、3つのモジュール間の相互学習を可能にする。 これは、データ駆動アプローチに関連するラベル集約的な障害を克服し、論理的推論、物理原理、幾何学的解析などに関する象徴的推論を活用する。 本稿では,ILの最適化手法について議論し,経路計画,ルール誘導,最適制御,視覚計測,マルチロボットルーティングを含む5つのロボット自律作業において,その有効性を検証する。 様々な実験を通して、ILはロボットの自律能力を大幅に向上させ、様々な領域にわたるさらなる研究を促進することを期待する。

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