論文の概要: Precise and Dexterous Robotic Manipulation via Human-in-the-Loop Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21845v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 08:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:44.210847
• Title: Precise and Dexterous Robotic Manipulation via Human-in-the-Loop Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 対人強化学習による精密・脱軸ロボットマニピュレーション
• Authors: Jianlan Luo, Charles Xu, Jeffrey Wu, Sergey Levine,
• Abstract要約: 本稿では,多種多様な操作タスクに対して印象的な性能を示す,ループ内視覚に基づくRLシステムを提案する。 提案手法では,実証と人間の修正,効率的なRLアルゴリズム,その他のシステムレベルの設計選択を統合してポリシを学習する。 提案手法は,再現学習のベースラインと先行RLアプローチを著しく上回り,成功率の平均2倍,実行速度1.8倍に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.785786984974855
• License:
• Abstract: Reinforcement learning (RL) holds great promise for enabling autonomous acquisition of complex robotic manipulation skills, but realizing this potential in real-world settings has been challenging. We present a human-in-the-loop vision-based RL system that demonstrates impressive performance on a diverse set of dexterous manipulation tasks, including dynamic manipulation, precision assembly, and dual-arm coordination. Our approach integrates demonstrations and human corrections, efficient RL algorithms, and other system-level design choices to learn policies that achieve near-perfect success rates and fast cycle times within just 1 to 2.5 hours of training. We show that our method significantly outperforms imitation learning baselines and prior RL approaches, with an average 2x improvement in success rate and 1.8x faster execution. Through extensive experiments and analysis, we provide insights into the effectiveness of our approach, demonstrating how it learns robust, adaptive policies for both reactive and predictive control strategies. Our results suggest that RL can indeed learn a wide range of complex vision-based manipulation policies directly in the real world within practical training times. We hope this work will inspire a new generation of learned robotic manipulation techniques, benefiting both industrial applications and research advancements. Videos and code are available at our project website https://hil-serl.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑なロボット操作スキルの自律的な獲得を可能にするという大きな約束を持っているが、現実の環境でこの可能性を実現することは困難である。 本稿では,動的操作,精密組立,両腕協調など,多様な操作タスクにおいて,印象的な性能を示す。 提案手法は,実演と人間の修正,効率的なRLアルゴリズム,その他のシステムレベルの設計選択を統合して,ほぼ完璧な成功率とサイクルタイムをたった1～2.5時間で達成できるポリシを学習する。 提案手法は,再現学習のベースラインと先行RLアプローチを著しく上回り,成功率の平均2倍,実行速度1.8倍に向上した。 広範な実験と分析を通じて、我々のアプローチの有効性に関する洞察を提供し、反応制御戦略と予測制御戦略の両方に対して、堅牢で適応的なポリシーをどのように学習するかを実証する。 以上の結果から,RLは実世界において,現実的な訓練時間内で,様々な複雑な視覚に基づく操作ポリシーを学習することができることが示唆された。 この研究が、新しい世代のロボット操作技術に刺激を与え、工業的応用と研究の進歩の両方に利益をもたらすことを期待している。 ビデオとコードは、プロジェクトのWebサイトhttps://hil-serl.github.io/で公開されています。

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