論文の概要: Enhancing Reusability of Learned Skills for Robot Manipulation via Gaze and Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18121v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 11:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:24.239931
• Title: Enhancing Reusability of Learned Skills for Robot Manipulation via Gaze and Bottleneck
• Title（参考訳）: ガゼとボトルネックによるロボット操作における学習スキルの再利用性向上
• Authors: Ryo Takizawa, Izumi Karino, Koki Nakagawa, Yoshiyuki Ohmura, Yasuo Kuniyoshi,
• Abstract要約: 我々は、GazeベースのBottleneck対応ロボットマニピュレーション(GazeBot)という新しいアルゴリズムを提案する。 GazeBotは、最先端の模倣学習手法と比較して高い一般化性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.97678499114615
• License:
• Abstract: Autonomous agents capable of diverse object manipulations should be able to acquire a wide range of manipulation skills with high reusability. Although advances in deep learning have made it increasingly feasible to replicate the dexterity of human teleoperation in robots, generalizing these acquired skills to previously unseen scenarios remains a significant challenge. In this study, we propose a novel algorithm, Gaze-based Bottleneck-aware Robot Manipulation (GazeBot), which enables high reusability of the learned motions even when the object positions and end-effector poses differ from those in the provided demonstrations. By leveraging gaze information and motion bottlenecks, both crucial features for object manipulation, GazeBot achieves high generalization performance compared with state-of-the-art imitation learning methods, without sacrificing its dexterity and reactivity. Furthermore, the training process of GazeBot is entirely data-driven once a demonstration dataset with gaze data is provided. Videos and code are available at https://crumbyrobotics.github.io/gazebot.
• Abstract（参考訳）: 多様なオブジェクト操作が可能な自律エージェントは、多種多様な操作スキルを高い再利用性で獲得できなければならない。 ディープラーニングの進歩により、ロボットにおける人間の遠隔操作の繊細さを再現する可能性がますます高まっているが、これらの獲得したスキルを、これまで見つからなかったシナリオに一般化することは、依然として重要な課題である。 本研究では,GazeをベースとしたBottleneck-aware Robot Manipulation (GazeBot) という新しいアルゴリズムを提案する。 GazeBotは、視線情報と動きのボトルネックを利用して、オブジェクト操作の重要な特徴をどちらも生かし、その繊細さと反応性を犠牲にすることなく、最先端の模倣学習手法と比較して高い一般化性能を達成する。 さらに、ガゼボットのトレーニングプロセスは、ガゼデータを備えたデモデータセットが提供されると、完全にデータ駆動である。 ビデオとコードはhttps://crumbyrobotics.github.io/gazebot.comで公開されている。

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