論文の概要: SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09905v2
• Date: Wed, 22 Jan 2025 01:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:30:51.994106
• Title: SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning
• Title（参考訳）: SLIM----real Legged Instructive Manipulation by Long-Horizon Visuomotor Learning
• Authors: Haichao Zhang, Haonan Yu, Le Zhao, Andrew Choi, Qinxun Bai, Break Yang, Wei Xu,
• Abstract要約: 本稿では,シミュレーションで純粋に強化学習によって訓練された実世界の課題を,低コストで解決するモバイル操作システムを提案する。 単一のポリシーは、検索、移動、把握、ドロップイントのような長期的タスクを自律的に解決し、80%近い成功を収める。 このパフォーマンスは、同じタスクで専門家の遠隔操作に匹敵するが、より効率的な方法で運用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.33419404756149
• License:
• Abstract: We present a low-cost legged mobile manipulation system that solves long-horizon real-world tasks, trained by reinforcement learning purely in simulation. This system is made possible by 1) a hierarchical design of a high-level policy for visual-mobile manipulation following instructions and a low-level policy for quadruped movement and limb control, 2) a progressive exploration and learning approach that leverages privileged task decomposition information to train the teacher policy for long-horizon tasks, which will guide an imitation-based student policy for efficient training of the high-level visuomotor policy, and 3) a suite of techniques for minimizing sim-to-real gaps. In contrast to previous approaches that use high-end equipment, our system demonstrates effective performance with more accessible hardware - specifically, a Unitree Go1 quadruped, a WidowX250S arm, and a single wrist-mounted RGB camera - despite the increased challenges of sim-to-real transfer. When fully trained in simulation, a single policy autonomously solves long-horizon tasks such as search, move, grasp, and drop-into, achieving nearly 80% success. This performance is comparable to that of expert human teleoperation on the same tasks but operates in a more efficient way, at 1.5 times the speed of human expert. The sim-to-real transfer is fluid across diverse indoor and outdoor scenes under varying lighting conditions. Finally, we discuss the key techniques that enable the entire pipeline, including efficient RL training and sim-to-real, to work effectively for legged mobile manipulation, and present their ablation results.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,シミュレーションにおける強化学習によって訓練された,長期的実世界の課題を解消する,低コストな脚型移動操作システムを提案する。 このシステムは実現される。 1)四足歩行と手足制御の低レベル政策と指示に従う視覚移動操作のための高レベル政策の階層的設計。 2 特権的タスク分解情報を利用して長期的タスクの教師政策を訓練する進歩的探究学習アプローチにより、高水準ビズモータ政策の効率的なトレーニングのための模擬的学生政策を導出する。 3)sim-to-realギャップを最小化するための一連のテクニック。 ハイエンド機器を使用する従来のアプローチとは対照的に、我々のシステムはよりアクセスしやすいハードウェア(特にUnitree Go1の四脚、WidowX250Sアーム、手首に装着されたRGBカメラ)で効果的な性能を示す。 シミュレーションで完全に訓練された場合、単一のポリシーは、検索、移動、把握、ドロップイントといった長期的タスクを自律的に解決し、80%近い成功を収める。 このパフォーマンスは、同じタスクで専門家の遠隔操作に匹敵するが、より効率的な方法で運用される。 sim-to-real転送は、様々な照明条件下で様々な屋内および屋外のシーンに流動的である。 最後に、効率的なRLトレーニングやsim-to-realを含むパイプライン全体の脚の移動操作を効果的に行うための重要な技術について議論し、そのアブレーション結果を示す。

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