論文の概要: EquiBot: SIM(3)-Equivariant Diffusion Policy for Generalizable and Data Efficient Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01479v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 17:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 20:31:30.931749
• Title: EquiBot: SIM(3)-Equivariant Diffusion Policy for Generalizable and Data Efficient Learning
• Title（参考訳）: EquiBot: 汎用・データ効率学習のためのSIM(3)-同変拡散政策
• Authors: Jingyun Yang, Zi-ang Cao, Congyue Deng, Rika Antonova, Shuran Song, Jeannette Bohg,
• Abstract要約: 本研究では,ロボット操作タスク学習のための頑健で,データ効率が高く,汎用的なアプローチであるEquiBotを提案する。 提案手法は,SIM(3)等価なニューラルネットワークアーキテクチャと拡散モデルを組み合わせたものである。 実世界では,新しいオブジェクトやシーンに容易に一般化できる6つのモバイル操作タスクの合計10種類のバリエーションが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.0274770291531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building effective imitation learning methods that enable robots to learn from limited data and still generalize across diverse real-world environments is a long-standing problem in robot learning. We propose EquiBot, a robust, data-efficient, and generalizable approach for robot manipulation task learning. Our approach combines SIM(3)-equivariant neural network architectures with diffusion models. This ensures that our learned policies are invariant to changes in scale, rotation, and translation, enhancing their applicability to unseen environments while retaining the benefits of diffusion-based policy learning such as multi-modality and robustness. We show in a suite of 6 simulation tasks that our proposed method reduces the data requirements and improves generalization to novel scenarios. In the real world, we show with in total 10 variations of 6 mobile manipulation tasks that our method can easily generalize to novel objects and scenes after learning from just 5 minutes of human demonstrations in each task.
• Abstract（参考訳）: ロボットが限られたデータから学習し、さまざまな現実世界環境にまたがる一般化を可能にする効果的な模倣学習手法を構築することは、ロボット学習における長年の課題である。 本研究では,ロボット操作タスク学習のための頑健で,データ効率が高く,汎用的なアプローチであるEquiBotを提案する。 提案手法は,SIM(3)等価なニューラルネットワークアーキテクチャと拡散モデルを組み合わせたものである。 これにより、学習したポリシーがスケール、回転、翻訳の変化に不変であることを保証するとともに、未確認環境への適用性を高めつつ、マルチモーダリティやロバストネスといった拡散ベースの政策学習のメリットを維持します。 提案手法はデータ要求を減らし,新しいシナリオへの一般化を改善する。 実世界では,6つのモバイル操作タスクの合計10種類のバリエーションが示され,各タスクで5分間の人間によるデモンストレーションから学習した後で,新しいオブジェクトやシーンに容易に一般化できることがわかった。

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