kunimasa-kawasaki
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1 year ago 人間は、新しいタスクの実行を、他の個体が一度行うのを見ることで自然に学び、その後、様々な構成でそれを再現することができます。このように、人間を三人称で模倣する能力をロボットに持たせることは、新しいタスクを教える方法として、非常に即効性があり自然なことである。最近になって、メタ学習により、人間の模倣学習を一発で行う試みが成功しましたが、これらのアプローチでは、ロボットを訓練するためのデータを実世界で収集するために、多くの人的リソースが必要となります。しかし、学習時に実世界での人間の実演を不要にする方法はないだろうか？我々は、タスク埋め込み型制御ネットワークを用いて、制御方針の条件となる人間の実演を埋め込むことで制御方針を推測し、一発模倣学習を実現することを示す。重要なのは、訓練時に実際の人間の腕を使って実演を行うのではなく、領域ランダム化を利用して、人間への疑似-実移動というこれまでにない応用を行うことである。シミュレーションと実世界の両方で押したり置いたりするタスクについて我々のアプローチを評価した結果、実世界のデータで学習したシステムと比較して、シミュレーションのデータのみを利用しても同様の結果を得ることができることを示す。
Learning One-Shot Imitation from Humans without Humans Alessandro Bonardi, Stephen James, Andrew J. Davison Videos can be found here: this https URL https://arxiv.org/abs/1911.01103