論文の概要: A Backbone for Long-Horizon Robot Task Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01334v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 15:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 12:58:15.425177
• Title: A Backbone for Long-Horizon Robot Task Understanding
• Title（参考訳）: 長距離ロボットタスク理解のためのバックボーン
• Authors: Xiaoshuai Chen, Wei Chen, Dongmyoung Lee, Yukun Ge, Nicolas Rojas, Petar Kormushev,
• Abstract要約: 本稿では,ロボットのタスク理解と伝達性を高めるために,Therblig-based Backbone Framework (TBBF)を提案する。 このフレームワークは、高レベルのロボットタスクを要素ロボット構成に分解するために、alrbligsをバックボーンとして使用する。 実験結果はこれらの手法を検証し、94.37%のリコールと94.4%の成功率を実世界のオンラインロボットテストで達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.889888977376886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: End-to-end robot learning, particularly for long-horizon tasks, often results in unpredictable outcomes and poor generalization. To address these challenges, we propose a novel Therblig-based Backbone Framework (TBBF) to enhance robot task understanding and transferability. This framework uses therbligs (basic action elements) as the backbone to decompose high-level robot tasks into elemental robot configurations, which are then integrated with current foundation models to improve task understanding. The approach consists of two stages: offline training and online testing. During the offline training stage, we developed the Meta-RGate SynerFusion (MGSF) network for accurate therblig segmentation across various tasks. In the online testing stage, after a one-shot demonstration of a new task is collected, our MGSF network extracts high-level knowledge, which is then encoded into the image using Action Registration (ActionREG). Additionally, the Large Language Model (LLM)-Alignment Policy for Visual Correction (LAP-VC) is employed to ensure precise action execution, facilitating trajectory transfer in novel robot scenarios. Experimental results validate these methods, achieving 94.37% recall in therblig segmentation and success rates of 94.4% and 80% in real-world online robot testing for simple and complex scenarios, respectively. Supplementary material is available at: https://sites.google.com/view/therbligsbasedbackbone/home
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドのロボット・ラーニング、特にロングホライズン・タスクは予測不可能な結果と一般化の欠如をもたらすことが多い。 これらの課題に対処するために,ロボットのタスク理解と伝達性を高めるために,新しいTBBF(Therblig-based Backbone Framework)を提案する。 このフレームワークは、ベースアクション要素(therblig)をバックボーンとして、ハイレベルロボットタスクを要素ロボット構成に分解し、タスク理解を改善するために現在の基礎モデルと統合する。 このアプローチは、オフライントレーニングとオンラインテストの2つのステージで構成されている。 オフライントレーニングの段階では,様々なタスクにまたがる正確なサービグセグメンテーションのためのMeta-RGate SynerFusion (MGSF) ネットワークを開発した。 オンラインテスト段階では、新しいタスクのワンショットデモが収集された後、MGSFネットワークはハイレベルな知識を抽出し、アクション登録(ActionREG)を使用して画像にエンコードする。 さらに、視覚矯正のためのLarge Language Model (LLM)-Alignment Policy for Visual Correction (LAP-VC) が採用され、新しいロボットシナリオにおける軌道伝達を容易にする。 実験結果はこれらの手法を検証し、94.37%のリコールと94.4%と80%の成功率を達成した。 追加資料は以下の通り。 https://sites.google.com/view/therbligs basedbackbone/home

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)
• Scaling Proprioceptive-Visual Learning with Heterogeneous Pre-trained Transformers [41.069074375686164]
  本稿では、政策ニューラルネットワークのトランクを事前訓練してタスクを学習し、共有表現を具体化する異種事前学習トランスフォーマー(HPT)を提案する。 52データセットの範囲で,トレーニング対象のスケーリング行動を調べる実験を行った。 HPTはいくつかのベースラインを上回り、未確認タスクで20%以上の微調整されたポリシー性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T17:39:41Z)
• COHERENT: Collaboration of Heterogeneous Multi-Robot System with Large Language Models [49.24666980374751]
  COHERENTは、異種マルチロボットシステムの協調のための新しいLCMベースのタスク計画フレームワークである。 提案-実行-フィードバック-調整機構は,個々のロボットに対して動作を分解・割り当てするように設計されている。 実験の結果,我々の研究は,成功率と実行効率の面で,従来の手法をはるかに上回っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T15:53:41Z)
• RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real and Simulation [77.41969287400977]
  本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。 自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。 我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T15:12:00Z)
• Learn Fast, Segment Well: Fast Object Segmentation Learning on the iCub Robot [20.813028212068424]
  我々は、新しいオブジェクトや異なるドメインの存在下で、オブジェクトセグメンテーションモデルに適応できる様々な技術について研究する。 データをストリーム化するロボットアプリケーションのための高速なインスタンスセグメンテーション学習のためのパイプラインを提案する。 提案したパイプラインを2つのデータセットでベンチマークし、実際のロボットであるiCubヒューマノイドにデプロイする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T17:14:04Z)
• Accelerating Robotic Reinforcement Learning via Parameterized Action Primitives [92.0321404272942]
  強化学習は汎用ロボットシステムの構築に使用することができる。 しかし、ロボット工学の課題を解決するためにRLエージェントを訓練することは依然として困難である。 本研究では,ロボット行動プリミティブ(RAPS)のライブラリを手動で指定し,RLポリシーで学習した引数をパラメータ化する。 動作インターフェースへの簡単な変更は、学習効率とタスクパフォーマンスの両方を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T17:59:30Z)
• Bayesian Meta-Learning for Few-Shot Policy Adaptation Across Robotic Platforms [60.59764170868101]
  強化学習手法は、重要な性能を達成できるが、同じロボットプラットフォームで収集される大量のトレーニングデータを必要とする。 私たちはそれを、さまざまなロボットプラットフォームで共有される共通の構造を捉えるモデルを見つけることを目標とする、数ショットのメタラーニング問題として定式化します。 我々は,400個のロボットを用いて,実ロボットピッキング作業とシミュレーションリーチの枠組みを実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T14:16:20Z)
• 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)
• SQUIRL: Robust and Efficient Learning from Video Demonstration of Long-Horizon Robotic Manipulation Tasks [8.756012472587601]
  深層強化学習(RL)は複雑な操作タスクを学習するために用いられる。 RLは、ロボットが大量の現実世界の経験を収集する必要がある。 SQUIRLは、単一のビデオデモしか持たない、新しいが関連するロングホライゾンタスクを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T20:26:26Z)

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。