論文の概要: Continuously Improving Mobile Manipulation with Autonomous Real-World RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20568v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 17:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 01:35:17.296757
• Title: Continuously Improving Mobile Manipulation with Autonomous Real-World RL
• Title（参考訳）: 自律的実世界RLによるモバイル操作の継続的改善
• Authors: Russell Mendonca, Emmanuel Panov, Bernadette Bucher, Jiuguang Wang, Deepak Pathak,
• Abstract要約: モバイル操作のための完全に自律的な実世界のRLフレームワークを提案する。 これはタスク関連自律性によって実現され、これはオブジェクトのインタラクションへの探索をガイドし、目標状態付近の停滞を防ぐ。 我々は,Spotロボットがモバイル操作タスクの4つの課題に対して,継続的なパフォーマンス向上を可能にすることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.085671103158866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a fully autonomous real-world RL framework for mobile manipulation that can learn policies without extensive instrumentation or human supervision. This is enabled by 1) task-relevant autonomy, which guides exploration towards object interactions and prevents stagnation near goal states, 2) efficient policy learning by leveraging basic task knowledge in behavior priors, and 3) formulating generic rewards that combine human-interpretable semantic information with low-level, fine-grained observations. We demonstrate that our approach allows Spot robots to continually improve their performance on a set of four challenging mobile manipulation tasks, obtaining an average success rate of 80% across tasks, a 3-4 improvement over existing approaches. Videos can be found at https://continual-mobile-manip.github.io/
• Abstract（参考訳）: モバイル操作のための完全に自律的な実世界のRLフレームワークを提案する。 これは有効です 1) 課題関連自律性(タスク関連自律性)は、対象の相互作用を探索し、目標状態付近の停滞を防ぐ。 2【行動事前の基本的課題知識を活用した効果的な政策学習】 3)人間の解釈可能な意味情報と低レベルの微粒な観察を組み合わせた一般的な報酬の定式化。 提案手法により,モバイル操作タスクの4つの課題に対して,Spotロボットが継続的なパフォーマンス向上を実現し,タスク間の平均成功率を80%,既存のアプローチよりも3～4倍向上できることを示す。 ビデオはhttps://continual-mobile-manip.github.io/で見ることができる。

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