論文の概要: TieBot: Learning to Knot a Tie from Visual Demonstration through a Real-to-Sim-to-Real Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03245v3
• Date: Sat, 19 Oct 2024 14:56:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:11:12.924716
• Title: TieBot: Learning to Knot a Tie from Visual Demonstration through a Real-to-Sim-to-Real Approach
• Title（参考訳）: TieBot: 実-実-実-実-実-実-実-のアプローチを通じて,視覚的なデモからTieを結び付けることを学ぶ
• Authors: Weikun Peng, Jun Lv, Yuwei Zeng, Haonan Chen, Siheng Zhao, Jichen Sun, Cewu Lu, Lin Shao,
• Abstract要約: この研究は、ロボットがネクタイを結びつくことを学べるリアルタイムの学習システムTieBotを紹介している。 実演ビデオからネクタイのメッシュ列を推定する階層的特徴マッチング手法を提案する。 シミュレーションと実世界におけるTieBotの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.92575854878306
• License:
• Abstract: The tie-knotting task is highly challenging due to the tie's high deformation and long-horizon manipulation actions. This work presents TieBot, a Real-to-Sim-to-Real learning from visual demonstration system for the robots to learn to knot a tie. We introduce the Hierarchical Feature Matching approach to estimate a sequence of tie's meshes from the demonstration video. With these estimated meshes used as subgoals, we first learn a teacher policy using privileged information. Then, we learn a student policy with point cloud observation by imitating teacher policy. Lastly, our pipeline applies learned policy to real-world execution. We demonstrate the effectiveness of TieBot in simulation and the real world. In the real-world experiment, a dual-arm robot successfully knots a tie, achieving 50% success rate among 10 trials. Videos can be found https://tiebots.github.io/.
• Abstract（参考訳）: ネクタイ編み作業は、タイの高変形と長水平操作により非常に困難である。 この研究は、ロボットがネクタイを結びつくことを学べるように、視覚的なデモシステムからリアルタイムに学習するTieBotを紹介している。 実演ビデオからネクタイのメッシュ列を推定する階層的特徴マッチング手法を提案する。 これらの推定メッシュをサブゴールとして使用することにより,特権情報を用いて教師の方針を学習する。 そして,教師の方針を模倣して,点雲観測による学生政策を学習する。 最後に、私たちのパイプラインは実世界の実行に学習されたポリシーを適用します。 シミュレーションと実世界におけるTieBotの有効性を実証する。 実世界の実験では、デュアルアームロボットがネクタイを結び、10回の試験で50%の成功率を達成した。 ビデオはhttps://tiebots.github.io/で見ることができる。

関連論文リスト

• Single-Shot Learning of Stable Dynamical Systems for Long-Horizon Manipulation Tasks [48.54757719504994]
  本稿では,必要なトレーニングデータ量を削減しつつ,タスク成功率の向上に焦点をあてる。 提案手法では,長距離実証をウェイポイントとサブゴールで定義された離散ステップに分割する手法を提案する。 シミュレーションと実世界の両方の実験を通して,本手法を検証し,シミュレーションから物理ロボットプラットフォームへの効果的移行を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T19:49:56Z)
• Offline Imitation Learning Through Graph Search and Retrieval [57.57306578140857]
  模倣学習は、ロボットが操作スキルを取得するための強力な機械学習アルゴリズムである。 本稿では,グラフ検索と検索により,最適下実験から学習する,シンプルで効果的なアルゴリズムGSRを提案する。 GSRは、ベースラインに比べて10%から30%高い成功率、30%以上の熟練を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T06:12:21Z)
• Any-point Trajectory Modeling for Policy Learning [64.23861308947852]
  我々は、ビデオフレーム内の任意の点の将来の軌跡を予測するために、ATM(Any-point Trajectory Modeling)を導入する。 ATMは、強力なビデオ事前トレーニングベースラインを平均80%上回っている。 本研究では,人間の動画やビデオからの操作スキルを,異なるロボット形態から効果的に伝達する学習方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T23:34:43Z)
• Continual Learning from Demonstration of Robotics Skills [5.573543601558405]
  ロボットに動きのスキルを教える方法は、一度に1つのスキルのトレーニングに集中する。 本稿では,ハイパーネットとニューラル常微分方程式解法を用いた実験から連続学習へのアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T16:26:52Z)
• Practical Imitation Learning in the Real World via Task Consistency Loss [18.827979446629296]
  本稿では,機能レベルと行動予測レベルの両方において,シミュレートと実際のアライメントを促進する自己監督的損失を提案する。 我々は、シミュレートとリアルで遠隔操作されたデモンストレーションを16.2時間しか使っていない10のシーンで80%の成功を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T21:43:06Z)
• Bottom-Up Skill Discovery from Unsegmented Demonstrations for Long-Horizon Robot Manipulation [55.31301153979621]
  我々は,実世界の長距離ロボット操作作業に,スキル発見による取り組みを行う。 未解決のデモンストレーションから再利用可能なスキルのライブラリを学ぶためのボトムアップアプローチを提案する。 提案手法は,多段階操作タスクにおける最先端の模倣学習手法よりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T16:18:54Z)
• Reactive Long Horizon Task Execution via Visual Skill and Precondition Models [59.76233967614774]
  シミュレーションで学習したモデルを用いて、単純なタスクプランナの構成要素をグラウンド化することで、見知らぬロボットタスクを達成できるシミュレート・トゥ・リアル・トレーニングのアプローチについて述べる。 シミュレーションでは91.6%から98%,実世界の成功率は10%から80%に増加した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T15:24:01Z)
• Visual Imitation Made Easy [102.36509665008732]
  本稿では,ロボットへのデータ転送を容易にしながら,データ収集プロセスを単純化する,模倣のための代替インターフェースを提案する。 我々は、データ収集装置やロボットのエンドエフェクターとして、市販のリーチ・グラブラー補助具を使用する。 我々は,非包括的プッシュと包括的積み重ねという2つの課題について実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T17:58:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。