論文の概要: Lessons from Learning to Spin "Pens"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18902v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 19:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:50:05.075141
• Title: Lessons from Learning to Spin "Pens"
• Title（参考訳）: 学習からスピン"ペン"への教訓
• Authors: Jun Wang, Ying Yuan, Haichuan Che, Haozhi Qi, Yi Ma, Jitendra Malik, Xiaolong Wang,
• Abstract要約: 本研究では,ペンのような物体を回転させる能力を示すことによって,学習に基づく手動操作システムの境界を推し進める。 まず、強化学習を用いて、特権情報でオラクルポリシーを訓練し、シミュレーションにおいて高忠実度軌道データセットを生成する。 次に、これらの実世界の軌道を用いて感覚運動のポリシーを微調整し、実世界の力学に適応させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.9182692233916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In-hand manipulation of pen-like objects is an important skill in our daily lives, as many tools such as hammers and screwdrivers are similarly shaped. However, current learning-based methods struggle with this task due to a lack of high-quality demonstrations and the significant gap between simulation and the real world. In this work, we push the boundaries of learning-based in-hand manipulation systems by demonstrating the capability to spin pen-like objects. We first use reinforcement learning to train an oracle policy with privileged information and generate a high-fidelity trajectory dataset in simulation. This serves two purposes: 1) pre-training a sensorimotor policy in simulation; 2) conducting open-loop trajectory replay in the real world. We then fine-tune the sensorimotor policy using these real-world trajectories to adapt it to the real world dynamics. With less than 50 trajectories, our policy learns to rotate more than ten pen-like objects with different physical properties for multiple revolutions. We present a comprehensive analysis of our design choices and share the lessons learned during development.
• Abstract（参考訳）: ハンマーやスクリュードライバーのような道具も同じような形をしているので、ペンのような物体を手作業で操作することは私たちの日常生活にとって重要なスキルです。 しかし,従来の学習手法では,高品質な実演が欠如し,シミュレーションと実世界の間に大きなギャップがあるため,この課題に苦慮している。 本研究では,ペンのような物体を回転させる能力を示すことによって,学習に基づく手動操作システムの境界を推し進める。 まず、強化学習を用いて、特権情報でオラクルポリシーを訓練し、シミュレーションにおいて高忠実度軌道データセットを生成する。 これは2つの目的がある。 1) シミュレーションにおける感覚士政策の事前学習 2) 実世界におけるオープンループ軌道再生の実施。 次に、これらの実世界の軌道を用いて感覚運動のポリシーを微調整し、実世界の力学に適応させる。 50個未満の軌道で、我々のポリシーは、複数の革命のために異なる物理的特性を持つ10個以上のペンのような物体を回転させることを学ぶ。 デザイン選択の包括的分析を行い、開発中に学んだ教訓を共有します。

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