論文の概要: Continual Skill and Task Learning via Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03166v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 01:51:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 22:33:03.234358
• Title: Continual Skill and Task Learning via Dialogue
• Title（参考訳）: 対話による連続的スキルとタスク学習
• Authors: Weiwei Gu, Suresh Kondepudi, Lixiao Huang, Nakul Gopalan,
• Abstract要約: 連続的かつ対話的なロボット学習は、ロボットが人間のユーザーと一緒にいるため、難しい問題である。 本稿では,人間との対話を通じて,ロボットがロボットのスキルを質問し,学習し,関連する情報を処理するためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3511259017219297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual and interactive robot learning is a challenging problem as the robot is present with human users who expect the robot to learn novel skills to solve novel tasks perpetually with sample efficiency. In this work we present a framework for robots to query and learn visuo-motor robot skills and task relevant information via natural language dialog interactions with human users. Previous approaches either focus on improving the performance of instruction following agents, or passively learn novel skills or concepts. Instead, we used dialog combined with a language-skill grounding embedding to query or confirm skills and/or tasks requested by a user. To achieve this goal, we developed and integrated three different components for our agent. Firstly, we propose a novel visual-motor control policy ACT with Low Rank Adaptation (ACT-LoRA), which enables the existing SoTA ACT model to perform few-shot continual learning. Secondly, we develop an alignment model that projects demonstrations across skill embodiments into a shared embedding allowing us to know when to ask questions and/or demonstrations from users. Finally, we integrated an existing LLM to interact with a human user to perform grounded interactive continual skill learning to solve a task. Our ACT-LoRA model learns novel fine-tuned skills with a 100% accuracy when trained with only five demonstrations for a novel skill while still maintaining a 74.75% accuracy on pre-trained skills in the RLBench dataset where other models fall significantly short. We also performed a human-subjects study with 8 subjects to demonstrate the continual learning capabilities of our combined framework. We achieve a success rate of 75% in the task of sandwich making with the real robot learning from participant data demonstrating that robots can learn novel skills or task knowledge from dialogue with non-expert users using our approach.
• Abstract（参考訳）: ロボットが新しいスキルを習得し、サンプル効率で新しいタスクを恒久的に解くことを期待する人間にロボットが存在しているため、連続的かつ対話的なロボット学習は難しい問題である。 本研究では,人間との対話を通じて,ロボットがロボットのスキルとタスク関連情報をクエリし,学習するためのフレームワークを提案する。 従来のアプローチでは、エージェントに従う命令のパフォーマンスを改善することに注力するか、新しいスキルやコンセプトを受動的に学習する。 代わりに、ダイアログと言語スキルの接地埋め込みを組み合わせて、ユーザが要求するスキルやタスクをクエリしたり、確認したりしました。 この目的を達成するために,エージェントのための3つの異なるコンポーネントを開発し,統合した。 まず,既存の SoTA ACT モデルで数発の連続学習が可能となる,低ランク適応型視覚運動制御 ACT (ACT-LoRA) を提案する。 第2に,ユーザからの質問やデモをいつ行うかを知るために,スキルの具体化を越えて,共有埋め込みにデモを投影するアライメントモデルを開発する。 最後に,既存のLLMを統合し,人間のユーザと対話し,タスクを解くための対話型連続的スキル学習を行う。 我々のACT-LoRAモデルは、RLBenchデータセットにおいて、トレーニング済みスキルの74.75%の精度を維持しながら、新しいスキルの5つのデモでトレーニングされた場合に、100%の精度で新しい微調整スキルを学習する。 また,本フレームワークの連続学習能力を実証するため,被験者8名を対象に人体実験を行った。 本研究では,本手法を用いて非熟練ユーザとの対話から,ロボットが新しいスキルやタスク知識を学習できることを実証した参加者データから,実際のロボットによるサンドイッチ作成作業において,75%の成功率を達成する。

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