Memanfaatkan Transformer untuk Mengumpulkan Demonstrasi Tugas Robot – Majalah Time.com

  • Whatsapp


Sebuah studi baru-baru ini di arXiv.org mengusulkan metode berbasis otonomi bersama menggunakan jaringan saraf tiruan untuk meramalkan lintasan robot. Ini secara substansial mengurangi waktu teleoperasi manual sambil mempertahankan tingkat keberhasilan yang tinggi.

Bacaan Lainnya

Mengingat urutan awal status dan tindakan, jaringan belajar untuk menyelesaikan sisa lintasan. Pengguna dapat menerima saran model atau memberikan koreksi manual sambil mengamati pengaruhnya terhadap prakiraan model. Saat pengguna mengumpulkan lebih banyak demonstrasi, mereka dapat diumpankan kembali ke model untuk pembelajaran berkelanjutan.

Studi ini memanfaatkan transformer untuk memodelkan keadaan dan tindakan melalui waktu. Prediksi dieksplorasi untuk satu set 7 tugas manipulasi yang melibatkan pick-and-place di seluruh pengaturan robot industri, rumah tangga, dan pengasuhan. Ditunjukkan bahwa trafo pra-terlatih dapat disetel dengan baik untuk generalisasi beberapa bidikan ke tugas manipulasi robot baru.

Berbagi otonomi antara robot dan operator manusia dapat memfasilitasi pengumpulan data demonstrasi tugas robot untuk terus meningkatkan model yang dipelajari. Namun, sarana untuk mengkomunikasikan maksud dan alasan tentang masa depan berbeda antara manusia dan robot. Kami menghadirkan Assistive Tele-op, sistem realitas virtual (VR) untuk mengumpulkan demonstrasi tugas robot yang menampilkan perkiraan lintasan otonom untuk mengomunikasikan maksud robot. Saat robot bergerak, pengguna dapat beralih antara kontrol otonom dan manual saat diinginkan. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan demonstrasi tugas dengan tingkat keberhasilan yang tinggi dan dengan lebih mudah daripada sistem teleoperasi manual. Sistem kami ditenagai oleh transformer, yang dapat memberikan jendela status dan tindakan potensial jauh ke masa depan — dengan hampir tanpa waktu komputasi tambahan. Wawasan utama adalah bahwa niat manusia dapat disuntikkan di lokasi mana pun dalam urutan transformator jika pengguna memutuskan bahwa tindakan yang diprediksi model tidak sesuai. Pada setiap langkah waktu, pengguna dapat (1) tidak melakukan apa-apa dan membiarkan operasi otonom berlanjut sambil mengamati urutan rencana masa depan robot, atau (2) mengambil alih dan untuk sesaat meresepkan serangkaian tindakan yang berbeda untuk mendorong model kembali ke jalurnya. Kami meng-host video dan materi tambahan lainnya di ini https URL.

Makalah penelitian: Clever, HM, “Assistive Tele-op: Memanfaatkan Transformer untuk Mengumpulkan Demonstrasi Tugas Robotik”, 2021. Tautan: https://arxiv.org/abs/2112.05129



Pos terkait

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *