🚧 2022: Demonstrate Once, Imitate Immediately (DOME): Learning Visual Servoing for One-Shot Imitation Learning

[kunimasa-kawasaki]

Demonstrate Once, Imitate Immediately (DOME): Learning Visual Servoing for One-Shot Imitation Learning Eugene Valassakis, Georgios Papagiannis, Norman Di Palo, Edward Johns To be published at IROS 2022. 7 figures, 8 pages. Videos and supplementary material are available at: this https URL https://arxiv.org/abs/2204.02863

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我々は、たった一度のデモンストレーションからタスクを学習し、その後のデータ収集や訓練なしに即座に展開できる、一発模倣学習のための新しい手法であるDOMEを紹介する。DOMEは事前のタスクや物体に関する知識を必要とせず、新しい物体配置やディストラクタがある場合でもタスクを実行することができる。DOMEは、画像条件付き物体分割ネットワークと学習済み視覚サーボネットワークを用いて、ロボットのエンドエフェクタをデモンストレーション時と同じ物体に対する相対姿勢に動かし、その後、デモンストレーション時のエンドエフェクタ速度を再生することでタスクを完了させることができます。DOMEは実世界の7つの日常的なタスクでほぼ100%の成功率を達成することを示し、DOMEの個々のコンポーネントを徹底的に理解するためにいくつかの研究を行いました。