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モデル

RT-1:現実世界の大規模データを取り扱い可能なロボット操作用Transformer(2/2)

1.RT-1:現実世界の大規模データを取り扱い可能なロボット操作用Transformer(2/2)まとめ ・RT-1は他のロボットの経験を観察する事で新しいスキルを身につける事が可能 ・SayCanとRT-1を組み合わせる事によって初見...
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RT-1:現実世界の大規模データを取り扱い可能なロボット操作用Transformer(1/2)

1.RT-1:現実世界の大規模データを取り扱い可能なロボット操作用Transformer(1/2)まとめ ・機械学習は大規模データセットとそれを活用可能なモデルによって進歩している ・ロボット分野は大規模データセットもそれを活用できるモ...
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Interactive Language:ロボットとリアルタイムに会話で指示を行う(2/2)

1.Interactive Language:ロボットとリアルタイムに会話で指示を行う(2/2)まとめ ・注釈処理作業を工夫する事により大規模なLanguage-Tableデータセットを収集 ・Language-Tableデータセットは...
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Interactive Language:ロボットとリアルタイムに会話で指示を行う(1/2)

1.Interactive Language:ロボットとリアルタイムに会話で指示を行う(1/2)まとめ ・ロボット学習のビジョンの一つは言語による命令に従う役に立つロボットの実現 ・従来のロボット学習システムに欠けているのは人間とのリア...
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CaP:自分で自分の制御プログラムを書くロボットの実現にむけて(2/2)

1.CaP:自分で自分の制御プログラムを書くロボットの実現に向けて(2/2)まとめ ・大きなモデルはより良い性能を発揮し階層的なコードが生産性を最も改善する ・コード執筆モデルはロボットの形状が異なっても実行可能なコードを生成可能 ・...
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CaP:自分で自分の制御プログラムを書くロボットの実現にむけて(1/2)

1.CaP:自分で自分の制御プログラムを書くロボットの実現に向けて(1/2)まとめ ・ロボットが人間からの指示を受けて自分自身の制御コードを書く時代が到来 ・最新の言語モデルはプログラミング言語を記述できるのでロボット制御も可能 ・言...
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Table Tennis:俊敏な動きを研究するためにロボットと卓球をする(2/2)

1.Table Tennis:俊敏な動きを研究するためにロボットと卓球をする(2/2)まとめ ・実データだけで学習する事が望ましい場合もあるが既存手法には問題があった ・GoalsEyeでは行動クローニング技術を組み合わせて徐々に継続的...
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Table Tennis:俊敏な動きを研究するためにロボットと卓球をする(1/2)

1.Table Tennis:俊敏な動きを研究するためにロボットと卓球をする(1/2)まとめ ・卓球は人間や他のロボットと対戦できるので強化学習の試験環境として有用 ・モデルがなければデータが収集できないがデータがなければモデルの学習は...
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ロボットが地形を見て適切な歩き方を選択できるようになる(2/2)

1.ロボットが地形を見て適切な歩き方を選択できるようになる(2/2)まとめ ・最初にセマンティックセグメンテーションモデルを学習させる事で学習を効率化 ・速度ポリシーからの指令に基づいて歩行スタイルを計算するようにした ・登山同を従来...
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ロボットが地形を見て適切な歩き方を選択できるようになる(1/2)

1.ロボットが地形を見て適切な歩き方を選択できるようになる(1/2)まとめ ・4足歩行ロボットの能力は大幅に向上したが不整地を対象とした研究は少ない ・不整地では地形特性の推定が重要だが既存の知覚運動システムでは困難 ・階層的な学習フ...
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PaLM-SayCan:飲み物をこぼしてしまったからちょっと助けて!とロボットに頼めるようになる(2/2)

1.PaLM-SayCan:飲み物をこぼしてしまったからちょっと助けて!とロボットに頼めるようになる(2/2)まとめ ・ポリシーの学習には10台のロボットで11ヶ月間収集したデモデータ+αを使用 ・更にシミュレーションでオンラインデータ...
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PaLM-SayCan:飲み物をこぼしてしまったからちょっと助けて!とロボットに頼めるようになる(1/2)

1.PaLM-SayCan:飲み物をこぼしてしまったからちょっと助けて!とロボットに頼めるようになる(1/2)まとめ ・ロボットは明確なタスク定義を用いて学習しているので曖昧な指示が苦手 ・言語モデルは曖昧な指示も理解できるが現実世界を...
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