論文の概要: Bringing the RT-1-X Foundation Model to a SCARA robot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03299v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 07:09:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 21:30:40.451647
• Title: Bringing the RT-1-X Foundation Model to a SCARA robot
• Title（参考訳）: SCARAロボットにRT-1-Xファンデーションモデルを導入する
• Authors: Jonathan Salzer, Arnoud Visser,
• Abstract要約: 従来のロボットシステムは、タスク、環境、ロボットフォームごとに特定のトレーニングデータを必要とする。 機械学習の最近の進歩により、モデルは新しいタスクや環境をまたいで一般化できるようになった。 本研究では,RT-1-Xロボット基礎モデルのトレーニング中に見つからないロボットへの一般化能力について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Traditional robotic systems require specific training data for each task, environment, and robot form. While recent advancements in machine learning have enabled models to generalize across new tasks and environments, the challenge of adapting these models to entirely new settings remains largely unexplored. This study addresses this by investigating the generalization capabilities of the RT-1-X robotic foundation model to a type of robot unseen during its training: a SCARA robot from UMI-RTX. Initial experiments reveal that RT-1-X does not generalize zero-shot to the unseen type of robot. However, fine-tuning of the RT-1-X model by demonstration allows the robot to learn a pickup task which was part of the foundation model (but learned for another type of robot). When the robot is presented with an object that is included in the foundation model but not in the fine-tuning dataset, it demonstrates that only the skill, but not the object-specific knowledge, has been transferred.
• Abstract（参考訳）: 従来のロボットシステムは、タスク、環境、ロボットフォームごとに特定のトレーニングデータを必要とする。 機械学習の最近の進歩により、モデルが新しいタスクや環境をまたいで一般化できるようになったが、これらのモデルを完全に新しい設定に適合させることの難しさは、まだ明らかにされていない。 本研究は, RT-1-Xロボット基礎モデルの, UMI-RTXのSCARAロボットのトレーニング中に見つからない種類のロボットへの一般化能力について検討することによって, この問題に対処する。 最初の実験では、RT-1-Xがゼロショットを見えないタイプのロボットに一般化しないことが判明した。 しかし、RT-1-Xモデルのデモによる微調整により、ロボットは基礎モデルの一部であるピックアップタスクを学習することができる。 ロボットに基礎モデルに含まれるが微調整データセットには含まれていないオブジェクトが提示されると、そのスキルだけが、オブジェクト固有の知識ではないことが示される。

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