論文の概要: Interactive Imitation Learning for Dexterous Robotic Manipulation: Challenges and Perspectives -- A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00098v1
• Date: Fri, 30 May 2025 12:19:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.151376
• Title: Interactive Imitation Learning for Dexterous Robotic Manipulation: Challenges and Perspectives -- A Survey
• Title（参考訳）: 異種ロボットマニピュレーションのためのインタラクティブな模倣学習 : 課題と展望-
• Authors: Edgar Welte, Rania Rayyes,
• Abstract要約: 有害な操作は、ヒューマノイドロボティクスにおいて不可欠だが非常に複雑な課題である。 調査は、既存の学習に基づく巧妙な操作法、模倣学習、強化学習、ハイブリッドアプローチについてレビューする。 有望だが未発見の方向性はインタラクティブな模倣学習であり、人間のフィードバックはトレーニング中にロボットの行動を積極的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dexterous manipulation is a crucial yet highly complex challenge in humanoid robotics, demanding precise, adaptable, and sample-efficient learning methods. As humanoid robots are usually designed to operate in human-centric environments and interact with everyday objects, mastering dexterous manipulation is critical for real-world deployment. Traditional approaches, such as reinforcement learning and imitation learning, have made significant strides, but they often struggle due to the unique challenges of real-world dexterous manipulation, including high-dimensional control, limited training data, and covariate shift. This survey provides a comprehensive overview of these challenges and reviews existing learning-based methods for dexterous manipulation, spanning imitation learning, reinforcement learning, and hybrid approaches. A promising yet underexplored direction is interactive imitation learning, where human feedback actively refines a robot's behavior during training. While interactive imitation learning has shown success in various robotic tasks, its application to dexterous manipulation remains limited. To address this gap, we examine current interactive imitation learning techniques applied to other robotic tasks and discuss how these methods can be adapted to enhance dexterous manipulation. By synthesizing state-of-the-art research, this paper highlights key challenges, identifies gaps in current methodologies, and outlines potential directions for leveraging interactive imitation learning to improve dexterous robotic skills.
• Abstract（参考訳）: 有害な操作はヒューマノイドロボットにとって決定的かつ非常に複雑な課題であり、正確で適応性があり、サンプル効率のよい学習方法を必要とする。 ヒューマノイドロボットは通常、人間中心の環境で動作し、日常の物体と相互作用するように設計されているため、現実の展開には巧妙な操作を習得することが不可欠である。 強化学習や模倣学習のような伝統的なアプローチは、大きな進歩を遂げてきたが、高次元制御、限られた訓練データ、共変量シフトなど、現実世界の奇抜な操作の独特な課題のために、しばしば苦労している。 本調査は,これらの課題を概観し,模倣学習,強化学習,ハイブリッドアプローチにまたがる,創発的操作のための既存の学習ベース手法を概観する。 有望だが未発見の方向性はインタラクティブな模倣学習であり、人間のフィードバックはトレーニング中にロボットの行動を積極的に改善する。 インタラクティブな模倣学習は様々なロボット作業で成功したが、その巧妙な操作への応用は依然として限られている。 このギャップに対処するために、他のロボットタスクに適用された現在のインタラクティブな模倣学習手法について検討し、これらの手法を巧妙な操作性を高めるためにどのように適用できるかについて議論する。 本稿では、最先端の研究を合成することによって、重要な課題を強調し、現在の方法論のギャップを特定し、インタラクティブな模倣学習を活用して器用なロボット技術を改善するための潜在的方向性を概説する。

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