論文の概要: Human-Agent Joint Learning for Efficient Robot Manipulation Skill Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00299v3
• Date: Mon, 21 Oct 2024 15:56:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 00:59:29.418434
• Title: Human-Agent Joint Learning for Efficient Robot Manipulation Skill Acquisition
• Title（参考訳）: 効率的なロボットマニピュレーションスキル獲得のためのヒューマンエージェント共同学習
• Authors: Shengcheng Luo, Quanquan Peng, Jun Lv, Kaiwen Hong, Katherine Rose Driggs-Campbell, Cewu Lu, Yong-Lu Li,
• Abstract要約: 本稿では,人間とロボットの協調学習システムについて紹介する。 これにより、ロボットエンドエフェクターの制御を学習支援エージェントと共有することができる。 これにより、ダウンストリームタスクにおいて、収集されたデータが十分な品質であることを保証しながら、人間の適応の必要性を減らすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.65867987106428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Employing a teleoperation system for gathering demonstrations offers the potential for more efficient learning of robot manipulation. However, teleoperating a robot arm equipped with a dexterous hand or gripper, via a teleoperation system presents inherent challenges due to the task's high dimensionality, complexity of motion, and differences between physiological structures. In this study, we introduce a novel system for joint learning between human operators and robots, that enables human operators to share control of a robot end-effector with a learned assistive agent, simplifies the data collection process, and facilitates simultaneous human demonstration collection and robot manipulation training. As data accumulates, the assistive agent gradually learns. Consequently, less human effort and attention are required, enhancing the efficiency of the data collection process. It also allows the human operator to adjust the control ratio to achieve a trade-off between manual and automated control. We conducted experiments in both simulated environments and physical real-world settings. Through user studies and quantitative evaluations, it is evident that the proposed system could enhance data collection efficiency and reduce the need for human adaptation while ensuring the collected data is of sufficient quality for downstream tasks. \textit{For more details, please refer to our webpage https://norweig1an.github.io/HAJL.github.io/.
• Abstract（参考訳）: デモ収集のための遠隔操作システムを利用することで、ロボット操作をより効率的に学習することが可能になる。 しかし,手やグリップを備えたロボットアームを遠隔操作する遠隔操作システムでは,タスクの高次元性,動作の複雑さ,生理構造の違いによる固有の課題が提示される。 本研究では,人間の操作者とロボットの協調学習システムを紹介し,人間の操作者がロボットのエンドエフェクタの制御を学習支援エージェントと共有し,データ収集プロセスを簡素化し,人間によるデモンストレーション収集とロボット操作の同時訓練を容易にする。 データが蓄積されると、補助エージェントは徐々に学習する。 その結果、人的労力や注意力の削減が要求され、データ収集プロセスの効率が向上する。 また、人間の操作者は手動制御と自動制御のトレードオフを達成するために制御比率を調整できる。 実環境と実環境の両方で実験を行った。 ユーザスタディと定量的評価により,本システムはデータ収集効率を向上し,収集したデータが下流作業に十分な品質であることを保証するとともに,人的適応の必要性を低減できることが明らかとなった。 詳細については、私たちのWebページ https://norweig1an.github.io/HAJL.github.io/を参照してください。

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