論文の概要: CIVIL: Causal and Intuitive Visual Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17959v3
• Date: Mon, 27 Oct 2025 03:10:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 22:08:13.722156
• Title: CIVIL: Causal and Intuitive Visual Imitation Learning
• Title（参考訳）: CIVIL:因果的・直観的視覚模倣学習
• Authors: Yinlong Dai, Robert Ramirez Sanchez, Ryan Jeronimus, Shahabedin Sagheb, Cara M. Nunez, Heramb Nemlekar, Dylan P. Losey,
• Abstract要約: ロボットのための新しい訓練パラダイムを提案する。 ロボットがどのような行動をとるべきかを人間に示すのではなく、人間がなぜ意思決定をしたのかを直感的に示すことができるのです。 我々のシミュレーションと実世界の実験は、CIVILで訓練されたロボットが、どのような行動を取るか、なぜその行動を取るのかを学習していることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.090234440090935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today's robots attempt to learn new tasks by imitating human examples. These robots watch the human complete the task, and then try to match the actions taken by the human expert. However, this standard approach to visual imitation learning is fundamentally limited: the robot observes what the human does, but not why the human chooses those behaviors. Without understanding which features of the system or environment factor into the human's decisions, robot learners often misinterpret the human's examples. In practice, this results in causal confusion, inefficient learning, and robot policies that fail when the environment changes. We therefore propose a shift in perspective: instead of asking human teachers just to show what actions the robot should take, we also enable humans to intuitively indicate why they made those decisions. Under our paradigm human teachers attach markers to task-relevant objects and use natural language prompts to describe their state representation. Our proposed algorithm, CIVIL, leverages this augmented demonstration data to filter the robot's visual observations and extract a feature representation that aligns with the human teacher. CIVIL then applies these causal features to train a transformer-based policy that -- when tested on the robot -- is able to emulate human behaviors without being confused by visual distractors or irrelevant items. Our simulations and real-world experiments demonstrate that robots trained with CIVIL learn both what actions to take and why to take those actions, resulting in better performance than state-of-the-art baselines. From the human's perspective, our user study reveals that this new training paradigm actually reduces the total time required for the robot to learn the task, and also improves the robot's performance in previously unseen scenarios. See videos at our project website: https://civil2025.github.io
• Abstract（参考訳）: 今日のロボットは、人間の例を模倣して新しいタスクを学ぼうとしている。 これらのロボットは、人間がタスクを完了するのを観察し、その後、人間の専門家の行動と一致させようとする。 しかし、この視覚模倣学習に対する標準的なアプローチは基本的に制限されており、ロボットは人間が何をしているかを観察するが、なぜ人間がそれらの行動を選択するのかは明らかにしない。 ロボット学習者は、システムのどの特徴や環境が人間の決定に影響を及ぼすかを理解せずに、しばしば人間の例を誤解する。 実際には、これは環境が変化したときに失敗する因果的混乱、非効率な学習、ロボットポリシーをもたらす。 そこで我々は,人間の教師に対して,ロボットがどのような行動をとるべきかを示すだけでなく,人間がなぜ意思決定をしたのかを直感的に示すことができる,という視点の転換を提案する。 我々のパラダイムの下では、人間教師はタスク関連オブジェクトにマーカーをアタッチし、自然言語プロンプトを使って状態表現を記述する。 提案するアルゴリズムであるCIVILは,ロボットの視覚的観察をフィルタリングし,人間の教師と一致した特徴表現を抽出する。 CIVILは、これらの因果的特徴をトランスフォーマーベースのポリシーのトレーニングに応用し、ロボットでテストすると、視覚的邪魔者や無関係なアイテムに混同されることなく、人間の振る舞いをエミュレートすることができる。 我々のシミュレーションと実世界の実験により、CIVILで訓練されたロボットは、どのようなアクションをとるか、なぜアクションを取るかを学ぶことができ、その結果、最先端のベースラインよりもパフォーマンスが向上することが示された。 人間の視点では,この新たなトレーニングパラダイムは,ロボットがタスクを学習するのに要する時間を削減し,これまで見つからなかったシナリオにおいて,ロボットのパフォーマンスを向上させる。 プロジェクトのWebサイトでは、ビデオを参照してください。

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