論文の概要: Autoregressive Action Sequence Learning for Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03132v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 02:51:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 03:36:45.955760
• Title: Autoregressive Action Sequence Learning for Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションのための自己回帰行動系列学習
• Authors: Xinyu Zhang, Yuhan Liu, Haonan Chang, Liam Schramm, Abdeslam Boularias,
• Abstract要約: ロボット操作タスクのためのシンプルなが効果的な自己回帰型アーキテクチャを設計する。 本稿では,CCT(Chunking Causal Transformer)を提案する。 CCTに基づく自己回帰政策(ARP)モデルを提案し,自己回帰的に行動列を生成することを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.9580007141312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autoregressive models have demonstrated remarkable success in natural language processing. In this work, we design a simple yet effective autoregressive architecture for robotic manipulation tasks. We propose the Chunking Causal Transformer (CCT), which extends the next-single-token prediction of causal transformers to support multi-token prediction in a single pass. Further, we design a novel attention interleaving strategy that allows CCT to be trained efficiently with teacher-forcing. Based on CCT, we propose the Autoregressive Policy (ARP) model, which learns to generate action sequences autoregressively. We find that action sequence learning enables better leverage of the underlying causal relationships in robotic tasks. We evaluate ARP across diverse robotic manipulation environments, including Push-T, ALOHA, and RLBench, and show that it outperforms the state-of-the-art methods in all tested environments, while being more efficient in computation and parameter sizes. Video demonstrations, our source code, and the models of ARP can be found at http://github.com/mlzxy/arp.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰モデルは自然言語処理において顕著な成功を収めた。 本研究では,ロボット操作タスクのための簡易かつ効果的な自己回帰型アーキテクチャを設計する。 本稿では,CCT(Chunking Causal Transformer)を提案する。 さらに,教師の力でCCTを効果的に訓練できる新しい注意インターリーブ戦略を設計する。 CCTに基づく自己回帰政策(ARP)モデルを提案し,自己回帰的に行動列を生成することを学習する。 動作シーケンス学習は,ロボット作業における因果関係をよりよく活用できることがわかった。 我々は、Push-T、ALOHA、RLBenchを含む多様なロボット操作環境におけるARPを評価し、計算やパラメータサイズにおいてより効率的でありながら、すべてのテスト環境で最先端の手法よりも優れていることを示す。 ビデオデモ、ソースコード、およびARPのモデルについては、http://github.com/mlzxy/arp.orgで見ることができる。

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