論文の概要: OminiAdapt: Learning Cross-Task Invariance for Robust and Environment-Aware Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21257v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 08:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:33.128137
• Title: OminiAdapt: Learning Cross-Task Invariance for Robust and Environment-Aware Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: OminiAdapt:ロバストと環境を考慮したロボットマニピュレーションのためのクロスタスク不変性学習
• Authors: Yongxu Wang, Weiyun Yi, Xinhao Kong, Wanting Li,
• Abstract要約: 本稿では,ヒューマノイドロボットに適した模倣学習アルゴリズムを提案する。 主な課題に焦点をあてて,提案アルゴリズムは環境障害を抑制する。 実験の結果,提案手法は様々なタスクシナリオに対して頑健さとスケーラビリティを示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4719692998274154
• License:
• Abstract: With the rapid development of embodied intelligence, leveraging large-scale human data for high-level imitation learning on humanoid robots has become a focal point of interest in both academia and industry. However, applying humanoid robots to precision operation domains remains challenging due to the complexities they face in perception and control processes, the long-standing physical differences in morphology and actuation mechanisms between humanoid robots and humans, and the lack of task-relevant features obtained from egocentric vision. To address the issue of covariate shift in imitation learning, this paper proposes an imitation learning algorithm tailored for humanoid robots. By focusing on the primary task objectives, filtering out background information, and incorporating channel feature fusion with spatial attention mechanisms, the proposed algorithm suppresses environmental disturbances and utilizes a dynamic weight update strategy to significantly improve the success rate of humanoid robots in accomplishing target tasks. Experimental results demonstrate that the proposed method exhibits robustness and scalability across various typical task scenarios, providing new ideas and approaches for autonomous learning and control in humanoid robots. The project will be open-sourced on GitHub.
• Abstract（参考訳）: エンボディード・インテリジェンス(英語版)の急速な発展に伴い、ヒューマノイドロボットの高度な模倣学習に大規模な人的データを活用することが、学術と産業の両方において焦点となっている。 しかしながら、人間型ロボットを精度の高い操作領域に適用することは、知覚と制御過程において直面する複雑さ、人間型ロボットと人間の形態と運動機構の長年の物理的差異、そして自我中心の視覚から得られるタスク関連特徴の欠如により、依然として困難である。 本稿では,模倣学習における共変量シフトの問題に対処するため,ヒューマノイドロボットに適した模倣学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,タスクの主目的に集中し,背景情報をフィルタリングし,チャネル特徴融合を空間的注意機構と組み合わせることで,環境障害を抑えるとともに,目標タスク達成時のヒューマノイドロボットの成功率を大幅に向上させるために,動的重量更新戦略を利用する。 実験の結果,提案手法は様々なタスクシナリオにまたがる堅牢性とスケーラビリティを示し,ヒューマノイドロボットにおける自律学習と制御のための新しいアイデアとアプローチを提供する。 プロジェクトはGitHubでオープンソース化される予定だ。

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