論文の概要: WildLMa: Long Horizon Loco-Manipulation in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15131v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 18:56:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:03:28.610468
• Title: WildLMa: Long Horizon Loco-Manipulation in the Wild
• Title（参考訳）: WildLMa: 長い水平ロコ操作
• Authors: Ri-Zhao Qiu, Yuchen Song, Xuanbin Peng, Sai Aneesh Suryadevara, Ge Yang, Minghuan Liu, Mazeyu Ji, Chengzhe Jia, Ruihan Yang, Xueyan Zou, Xiaolong Wang,
• Abstract要約: In-the-wildモバイル操作は、さまざまな現実世界環境にロボットを配置することを目的としている。 WildLMaは、模倣や学習プランナーを通じて得られる、汎用的なビズモータスキルのライブラリである。 我々は,大学の廊下や屋外の地形でゴミを掃除するなど,実用的なロボット応用を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.542469512253295
• License:
• Abstract: `In-the-wild' mobile manipulation aims to deploy robots in diverse real-world environments, which requires the robot to (1) have skills that generalize across object configurations; (2) be capable of long-horizon task execution in diverse environments; and (3) perform complex manipulation beyond pick-and-place. Quadruped robots with manipulators hold promise for extending the workspace and enabling robust locomotion, but existing results do not investigate such a capability. This paper proposes WildLMa with three components to address these issues: (1) adaptation of learned low-level controller for VR-enabled whole-body teleoperation and traversability; (2) WildLMa-Skill -- a library of generalizable visuomotor skills acquired via imitation learning or heuristics and (3) WildLMa-Planner -- an interface of learned skills that allow LLM planners to coordinate skills for long-horizon tasks. We demonstrate the importance of high-quality training data by achieving higher grasping success rate over existing RL baselines using only tens of demonstrations. WildLMa exploits CLIP for language-conditioned imitation learning that empirically generalizes to objects unseen in training demonstrations. Besides extensive quantitative evaluation, we qualitatively demonstrate practical robot applications, such as cleaning up trash in university hallways or outdoor terrains, operating articulated objects, and rearranging items on a bookshelf.
• Abstract（参考訳）: in-the-wild'モバイル操作は,(1)オブジェクト構成を一般化するスキル,(2)多様な環境における長期タスク実行能力,(3)ピック・アンド・プレイス以外の複雑な操作をロボットに要求する,多様な現実環境にロボットを配置することを目的としている。 マニピュレータを備えた四足歩行ロボットは、ワークスペースを拡張し、ロバストな移動を可能にすると約束するが、既存の結果はそのような能力を調査していない。 本稿では,(1)VRによる遠隔操作とトラバータビリティのための学習用低レベルコントローラの適応,(2)模倣学習やヒューリスティックスを通じて得られる汎用的なビズモータスキルのライブラリであるWildLMa-Skill,(3)WildLMa-Planner – LLMプランナが長距離作業のスキルを調整できる学習用スキルのインターフェースであるWildLMa-Plannerを提案する。 本研究では,既存のRLベースラインよりも高い把握成功率を達成し,数十個の実演で高品質なトレーニングデータの重要性を実証する。 WildLMaはCLIPを利用して言語条件の模倣学習を行う。 広範にわたる定量的評価の他に,大学の廊下や屋外の地形のゴミを浄化したり,定型的なオブジェクトを操作したり,本棚に商品を並べ替えたりといった,実用的なロボット応用を質的に実証する。

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