論文の概要: ManiWAV: Learning Robot Manipulation from In-the-Wild Audio-Visual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19464v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 02:21:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:41:31.238614
• Title: ManiWAV: Learning Robot Manipulation from In-the-Wild Audio-Visual Data
• Title（参考訳）: ManiWAV: アプリ内オーディオ・ビジュアルデータからロボットの操作を学習する
• Authors: Zeyi Liu, Cheng Chi, Eric Cousineau, Naveen Kuppuswamy, Benjamin Burchfiel, Shuran Song,
• Abstract要約: 我々は,同期音声と視覚的フィードバックを伴って人体でのデモを収集する「アー・イン・ハンド」データ収集装置であるManiWAVを紹介する。 また,本システムでは,多種多様な人間の実演から学習することで,未知の環境に一般化できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.36623343236893
• License:
• Abstract: Audio signals provide rich information for the robot interaction and object properties through contact. This information can surprisingly ease the learning of contact-rich robot manipulation skills, especially when the visual information alone is ambiguous or incomplete. However, the usage of audio data in robot manipulation has been constrained to teleoperated demonstrations collected by either attaching a microphone to the robot or object, which significantly limits its usage in robot learning pipelines. In this work, we introduce ManiWAV: an 'ear-in-hand' data collection device to collect in-the-wild human demonstrations with synchronous audio and visual feedback, and a corresponding policy interface to learn robot manipulation policy directly from the demonstrations. We demonstrate the capabilities of our system through four contact-rich manipulation tasks that require either passively sensing the contact events and modes, or actively sensing the object surface materials and states. In addition, we show that our system can generalize to unseen in-the-wild environments by learning from diverse in-the-wild human demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 音声信号は、ロボットのインタラクションや接触によるオブジェクト特性に関する豊富な情報を提供する。 この情報は、特に視覚情報が曖昧で不完全である場合に、接触に富むロボット操作スキルの習得を驚くほど容易にする。 しかし、ロボット操作における音声データの使用は、マイクをロボットまたは物体に取り付けることで収集された遠隔操作デモに制限されており、ロボット学習パイプラインにおける使用を著しく制限している。 そこで本研究では,同期音声と視覚フィードバックによる実演の収集を行う「アー・イン・ハンド(ear-in-hand)」データ収集装置「ManiWAV」と,実演から直接ロボット操作ポリシーを学習するための対応するポリシーインターフェースについて紹介する。 我々は,接触イベントやモードを受動的に感知するか,物体表面物質や状態を積極的に感知する必要がある4つの接触リッチな操作タスクを通じて,システムの性能を実証する。 また,本システムでは,多種多様な人間による実演から学習することで,未知の環境に一般化できることを示す。

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