論文の概要: Observe Then Act: Asynchronous Active Vision-Action Model for Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14891v2
• Date: Tue, 1 Oct 2024 15:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 20:39:08.793839
• Title: Observe Then Act: Asynchronous Active Vision-Action Model for Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのための非同期能動視覚反応モデル
• Authors: Guokang Wang, Hang Li, Shuyuan Zhang, Yanhong Liu, Huaping Liu,
• Abstract要約: 本モデルでは,カメラのNext-Best-View(NBV)ポリシーとグリップのNext-Best Pose(NBP)ポリシーを直列接続し,数発の強化学習を用いてセンサ・モーター協調フレームワークでトレーニングする。 このアプローチにより、エージェントは3人称カメラを調整し、タスクゴールに基づいて環境を積極的に観察し、その後に適切な操作行動を推測することができる。 その結果,操作タスクにおける視覚的制約処理の有効性を示すとともに,ベースラインアルゴリズムを一貫して上回る結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.736566979493613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world scenarios, many robotic manipulation tasks are hindered by occlusions and limited fields of view, posing significant challenges for passive observation-based models that rely on fixed or wrist-mounted cameras. In this paper, we investigate the problem of robotic manipulation under limited visual observation and propose a task-driven asynchronous active vision-action model.Our model serially connects a camera Next-Best-View (NBV) policy with a gripper Next-Best Pose (NBP) policy, and trains them in a sensor-motor coordination framework using few-shot reinforcement learning. This approach allows the agent to adjust a third-person camera to actively observe the environment based on the task goal, and subsequently infer the appropriate manipulation actions.We trained and evaluated our model on 8 viewpoint-constrained tasks in RLBench. The results demonstrate that our model consistently outperforms baseline algorithms, showcasing its effectiveness in handling visual constraints in manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: 現実のシナリオでは、多くのロボット操作タスクは、オクルージョンと限られた視野によって妨げられ、固定または手首に搭載されたカメラに依存する受動的観察ベースのモデルにとって重要な課題となっている。 本稿では、限られた視覚下でのロボット操作の問題について検討し、タスク駆動型非同期アクティブ・ビジョン・アクション・モデルを提案する。我々のモデルは、カメラを直列接続するNext-Best-View(NBV)ポリシーとグリッパーのNext-Best Pose(NBP)ポリシーをグリップし、数発の強化学習を用いてセンサー・モーター協調フレームワークで訓練する。 提案手法では,3人称カメラがタスク目標に基づいて環境を積極的に観察し,その後適切な操作動作を推測し,RLBenchの視点制約タスク8つのタスクに基づいてモデルを訓練し,評価する。 その結果,操作タスクにおける視覚的制約処理の有効性を示すとともに,ベースラインアルゴリズムを一貫して上回る結果が得られた。

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