論文の概要: ConditionNET: Learning Preconditions and Effects for Execution Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01167v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 09:00:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:53:32.119177
• Title: ConditionNET: Learning Preconditions and Effects for Execution Monitoring
• Title（参考訳）: ConditionNET: プレ条件の学習と実行監視の効果
• Authors: Daniel Sliwowski, Dongheui Lee,
• Abstract要約: ConditionNETは、完全にデータ駆動の方法でアクションの前提条件と効果を学ぶためのアプローチである。 実験では, 異常検出と位相予測の両方において, ConditionNET がすべてのベースラインを上回り, 性能が向上することを示した。 本研究では,実環境におけるロボットの信頼性と適応性を高めるための ConditionNET の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.64001633229156
• License:
• Abstract: The introduction of robots into everyday scenarios necessitates algorithms capable of monitoring the execution of tasks. In this paper, we propose ConditionNET, an approach for learning the preconditions and effects of actions in a fully data-driven manner. We develop an efficient vision-language model and introduce additional optimization objectives during training to optimize for consistent feature representations. ConditionNET explicitly models the dependencies between actions, preconditions, and effects, leading to improved performance. We evaluate our model on two robotic datasets, one of which we collected for this paper, containing 406 successful and 138 failed teleoperated demonstrations of a Franka Emika Panda robot performing tasks like pouring and cleaning the counter. We show in our experiments that ConditionNET outperforms all baselines on both anomaly detection and phase prediction tasks. Furthermore, we implement an action monitoring system on a real robot to demonstrate the practical applicability of the learned preconditions and effects. Our results highlight the potential of ConditionNET for enhancing the reliability and adaptability of robots in real-world environments. The data is available on the project website: https://dsliwowski1.github.io/ConditionNET_page.
• Abstract（参考訳）: 日常シナリオへのロボットの導入は、タスクの実行を監視するアルゴリズムを必要とする。 本稿では,フルデータ駆動方式で行動の前提条件と効果を学習する手法である ConditionNET を提案する。 我々は,効率的な視覚言語モデルを開発し,一貫した特徴表現を最適化するために,訓練中に新たな最適化目標を導入する。 ConditionNETは、アクション、プレ条件、エフェクト間の依存関係を明示的にモデル化し、パフォーマンスを向上する。 本論文では,Franka Emika Pandaロボットの遠隔操作デモを406件,失敗138件を含む2つのロボットデータセットを用いて評価した。 実験の結果、ConditionNETは異常検出と位相予測の両方のタスクにおいて、すべてのベースラインを上回ります。 さらに,実ロボット上での行動監視システムを実装し,学習した前提条件と効果の実践的適用性を実証する。 本研究では,実環境におけるロボットの信頼性と適応性を高めるための ConditionNET の可能性を強調した。 データはプロジェクトのWebサイト(https://dsliwowski1.github.io/ConditionNET_page)で公開されている。

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