論文の概要: Interactive incremental learning of generalizable skills with local trajectory modulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05655v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 14:22:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 14:29:54.981364
- Title: Interactive incremental learning of generalizable skills with local trajectory modulation
- Title(参考訳): 局所軌道変調による一般化可能なスキルの対話的インクリメンタル学習
- Authors: Markus Knauer, Alin Albu-Schäffer, Freek Stulp, João Silvério,
- Abstract要約: 軌道分布の局所的および大域的変調を同時に活用するインタラクティブな模倣学習フレームワークを提案する。
提案手法では, インクリメンタルかつインタラクティブに, 1) モデル精度の向上, 2) 実行中のタスクに新しいオブジェクトの追加,3) デモが提供されていない領域にスキルを拡大する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.416251854298409
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The problem of generalization in learning from demonstration (LfD) has received considerable attention over the years, particularly within the context of movement primitives, where a number of approaches have emerged. Recently, two important approaches have gained recognition. While one leverages via-points to adapt skills locally by modulating demonstrated trajectories, another relies on so-called task-parameterized models that encode movements with respect to different coordinate systems, using a product of probabilities for generalization. While the former are well-suited to precise, local modulations, the latter aim at generalizing over large regions of the workspace and often involve multiple objects. Addressing the quality of generalization by leveraging both approaches simultaneously has received little attention. In this work, we propose an interactive imitation learning framework that simultaneously leverages local and global modulations of trajectory distributions. Building on the kernelized movement primitives (KMP) framework, we introduce novel mechanisms for skill modulation from direct human corrective feedback. Our approach particularly exploits the concept of via-points to incrementally and interactively 1) improve the model accuracy locally, 2) add new objects to the task during execution and 3) extend the skill into regions where demonstrations were not provided. We evaluate our method on a bearing ring-loading task using a torque-controlled, 7-DoF, DLR SARA robot.
- Abstract(参考訳): 実証から学ぶことの一般化(LfD)の問題は、特に多くのアプローチが出現した運動プリミティブの文脈において、長年にわたって大きな注目を集めてきた。
最近、二つの重要なアプローチが認識されるようになった。
実演軌跡を変調して局所的にスキルを適応させるのに対して、異なる座標系に対して動きを符号化するいわゆるタスクパラメータ化モデルでは、一般化の確率の積を用いる。
前者は精密で局所的な変調に適しているが、後者はワークスペースの広い領域を一般化することを目的としており、しばしば複数のオブジェクトを含む。
両方のアプローチを同時に活用することで一般化の質に対処することはほとんど注目されていない。
本研究では,軌道分布の局所的および大域的変調を同時に活用するインタラクティブな模倣学習フレームワークを提案する。
カーネル・ムーブメント・プリミティブ(KMP)フレームワークを基盤として,人間の直感フィードバックによるスキル・モジュレーションの新たなメカニズムを導入する。
当社のアプローチでは特に,インクリメンタルかつインタラクティブなバイスポイントの概念を活用しています。
1)モデル精度を局所的に改善する。
2)実行中にタスクに新しいオブジェクトを追加し、
3)デモが提供されていない地域にスキルを拡大する。
トルク制御 7-DoF, DLR SARA ロボットを用いて軸受リングローディングタスクの評価を行った。
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