部品分解によるワンショット・クロスジオメトリ技能移転

Abstract

デモンストレーションが与えられたとき、ロボットは遭遇する任意の対象に対して技能を一般化できるべきです。しかし、技能転移に関する既存のアプローチは、なじみのない形状をもつ対象に適応できないことがしばしばあります。構成的モデリングによって転移が改善されるという例に触発され、対象をその構成要素である意味的パーツへ分解することで転移を改善する手法を提案します。データ効率の高い生成型形状モデルを活用し、デモンストレーション対象のパーツにある相互作用点を、未知の対象へ正確に転送します。私たちは、それらの点が技能に関連する対象パーツ上で整合するように最適化する目的関数を自律的に構築します。本手法は、既存研究よりも幅広い対象の幾何形状に対して一般化でき、単一のデモンストレーションから、シミュレーション環境と実環境の両方において、さまざまな技能と対象に対するワンショット転移を成功させます。