論文の概要: Toward Aligning Human and Robot Actions via Multi-Modal Demonstration Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11493v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 21:14:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:40:24.212524
• Title: Toward Aligning Human and Robot Actions via Multi-Modal Demonstration Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダルデモ学習による人間とロボットの行動調整に向けて
• Authors: Azizul Zahid, Jie Fan, Farong Wang, Ashton Dy, Sai Swaminathan, Fei Liu,
• Abstract要約: 本稿では,Voxelized RGB-D空間におけるロボットデモを用いて,RGBビデオから人間デモを明示的にモデル化するフレームワークを提案する。 本稿では,人間の意図モデリングのためのResNetベースの視覚符号化と,ボクセルに基づくロボット行動予測のためのPerceiver Transformerを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9738951919572827
• License:
• Abstract: Understanding action correspondence between humans and robots is essential for evaluating alignment in decision-making, particularly in human-robot collaboration and imitation learning within unstructured environments. We propose a multimodal demonstration learning framework that explicitly models human demonstrations from RGB video with robot demonstrations in voxelized RGB-D space. Focusing on the "pick and place" task from the RH20T dataset, we utilize data from 5 users across 10 diverse scenes. Our approach combines ResNet-based visual encoding for human intention modeling and a Perceiver Transformer for voxel-based robot action prediction. After 2000 training epochs, the human model reaches 71.67% accuracy, and the robot model achieves 71.8% accuracy, demonstrating the framework's potential for aligning complex, multimodal human and robot behaviors in manipulation tasks.
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットの行動対応を理解することは、特に非構造環境における人間とロボットの協調や模倣学習において、意思決定におけるアライメントを評価する上で不可欠である。 本稿では,Voxelized RGB-D空間におけるロボットによる実演によるRGBビデオからの人間の実演を明示的にモデル化するマルチモーダルな実演学習フレームワークを提案する。 RH20Tデータセットの"ピック・アンド・プレイス"タスクに着目して,10の異なるシーンにわたる5ユーザのデータを活用する。 本稿では,人間の意図モデリングのためのResNetベースの視覚符号化と,ボクセルに基づくロボット行動予測のためのPerceiver Transformerを組み合わせる。 2000年の訓練後、人間のモデルは71.67%の精度に達し、ロボットモデルは71.8%の精度を達成する。

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