Fugu-MT 論文翻訳(概要): MoVEInt: Mixture of Variational Experts for Learning Human-Robot Interactions from Demonstrations

論文の概要: MoVEInt: Mixture of Variational Experts for Learning Human-Robot Interactions from Demonstrations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07636v1
Date: Wed, 10 Jul 2024 13:16:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-11 16:32:05.848933
Title: MoVEInt: Mixture of Variational Experts for Learning Human-Robot Interactions from Demonstrations
Title（参考訳）: MoVEInt:デモから人間とロボットのインタラクションを学ぶための変分専門家の混在
Authors: Vignesh Prasad, Alap Kshirsagar, Dorothea Koert, Ruth Stock-Homburg, Jan Peters, Georgia Chalvatzaki,
Abstract要約: 我々は,人間-ロボットインタラクション(HRI)のための共有潜在空間表現学習のための新しいアプローチを提案する。本研究では,情報的潜在空間を用いて,ロボットの動きを正規化するための変分オートエンコーダ(VAE)を訓練する。 VAEにおける人間の観察に先立って情報的MDNを使用するアプローチは,より正確なロボットの動きを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.184155232662995
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Shared dynamics models are important for capturing the complexity and variability inherent in Human-Robot Interaction (HRI). Therefore, learning such shared dynamics models can enhance coordination and adaptability to enable successful reactive interactions with a human partner. In this work, we propose a novel approach for learning a shared latent space representation for HRIs from demonstrations in a Mixture of Experts fashion for reactively generating robot actions from human observations. We train a Variational Autoencoder (VAE) to learn robot motions regularized using an informative latent space prior that captures the multimodality of the human observations via a Mixture Density Network (MDN). We show how our formulation derives from a Gaussian Mixture Regression formulation that is typically used approaches for learning HRI from demonstrations such as using an HMM/GMM for learning a joint distribution over the actions of the human and the robot. We further incorporate an additional regularization to prevent "mode collapse", a common phenomenon when using latent space mixture models with VAEs. We find that our approach of using an informative MDN prior from human observations for a VAE generates more accurate robot motions compared to previous HMM-based or recurrent approaches of learning shared latent representations, which we validate on various HRI datasets involving interactions such as handshakes, fistbumps, waving, and handovers. Further experiments in a real-world human-to-robot handover scenario show the efficacy of our approach for generating successful interactions with four different human interaction partners.
Abstract（参考訳）: 共有力学モデルは、人間-ロボットインタラクション(HRI)に固有の複雑さと可変性を捉える上で重要である。したがって、そのような共有力学モデルを学ぶことで、協調性と適応性が向上し、人間のパートナーとの反応的な相互作用を成功させることができる。本研究では,人間の観察からロボットの動作を反応的に生成するための実験から,HRIの空間表現を学習するための新しい手法を提案する。本研究では,Mixture Density Network (MDN) を用いて,人間の観察のマルチモーダル性を捉えるために,情報的潜在空間を用いて正規化されたロボットの動きを学習するために,変分オートエンコーダ (VAE) を訓練する。本研究では,HMM/GMMを用いたヒトとロボットの動作に関する共同分布の学習などの実演からHRIを学習するための手法として一般的に用いられているガウス混合回帰定式化から,我々の定式化が導かれることを示す。さらに,VAEを用いた潜在空間混合モデルを用いた場合の共通現象である「モード崩壊」を防止するために,さらなる正規化も導入する。人間の観察からVAEに先立って情報的MDNを使用するアプローチは,従来のHMMに基づく,あるいは繰り返し発生する遅延表現の学習手法と比較して,より正確なロボット動作を生成することが確認された。実世界の人間とロボットのハンドオーバシナリオにおけるさらなる実験は、我々のアプローチが4つの異なるヒューマンインタラクションパートナーとの対話を成功させるために有効であることを示す。

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