論文の概要: Affordance-Centric Policy Learning: Sample Efficient and Generalisable Robot Policy Learning using Affordance-Centric Task Frames

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12124v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 23:57:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:26.746923
• Title: Affordance-Centric Policy Learning: Sample Efficient and Generalisable Robot Policy Learning using Affordance-Centric Task Frames
• Title（参考訳）: Affordance-Centric Policy Learning:Affordance-Centric Task Frames を用いた有効で汎用的なロボット政策学習
• Authors: Krishan Rana, Jad Abou-Chakra, Sourav Garg, Robert Lee, Ian Reid, Niko Suenderhauf,
• Abstract要約: 改善はロボット操作の中心であり、ほとんどのタスクは、オブジェクト上のタスク固有の領域とのインタラクションに単純化することができる。 そこで本稿では,これらの空き領域におけるテキストのテキスト化を適切に行う,空き領域中心のポリシー学習手法を提案する。 提案手法は,10個の実演から305個の実演で訓練された画像ベースのポリシーに準じて,行動クローンを用いて操作タスクを学習できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.800100875117312
• License:
• Abstract: Affordances are central to robotic manipulation, where most tasks can be simplified to interactions with task-specific regions on objects. By focusing on these key regions, we can abstract away task-irrelevant information, simplifying the learning process, and enhancing generalisation. In this paper, we propose an affordance-centric policy-learning approach that centres and appropriately \textit{orients} a \textit{task frame} on these affordance regions allowing us to achieve both \textbf{intra-category invariance} -- where policies can generalise across different instances within the same object category -- and \textbf{spatial invariance} -- which enables consistent performance regardless of object placement in the environment. We propose a method to leverage existing generalist large vision models to extract and track these affordance frames, and demonstrate that our approach can learn manipulation tasks using behaviour cloning from as little as 10 demonstrations, with equivalent generalisation to an image-based policy trained on 305 demonstrations. We provide video demonstrations on our project site: https://affordance-policy.github.io.
• Abstract（参考訳）: 改善はロボット操作の中心であり、ほとんどのタスクは、オブジェクト上のタスク固有の領域とのインタラクションに単純化することができる。 これらの重要な領域に焦点を当てることで、タスク非関連情報を抽象化し、学習プロセスを簡素化し、一般化を促進することができる。 本稿では,これらアベイランス領域を対象とする「textbf{intra-category invariance} 」と「textbf{spatial invariance} 」の2つの異なるインスタンス間でポリシーを一般化可能な「textbf{intra-category invariance」と、環境内のオブジェクト配置に関係なく一貫したパフォーマンスを実現する「textbf{spatial invariance} 」の両方を実現するための、アベイランス中心の政策学習手法を提案する。 提案手法は,従来の汎用的な大規模視覚モデルを用いて,これらの手頃なフレームを抽出し,追跡する手法であり,提案手法は10個のデモから,305個のデモに基づいて訓練された画像ベースのポリシーに準じて,行動クローンを用いて操作タスクを学習できることを実証する。 私たちは、プロジェクトサイトでビデオデモを提供しています。

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