タスク順序シミュレータ:ロボットマニピュレーションのための学習と実行を統合するシミュレーション
Task-sequencing Simulator: Integrated Machine Learning to Execution Simulation for Robot Manipulation
ロボットマニピュレーションにおいて、学習用シミュレーションと実行用シミュレーションを統合するタスク順序シミュレータを提案し、再利用可能な学習・実行・sim-to-realの共通基盤を実現した。
著者: Kazuhiro Sasabuchi, Daichi Saito, Atsushi Kanehira, Naoki Wake, Jun Takamatsu, Katsushi Ikeuchi
分類: cs.RO
原文アブストラクト
A task-sequencing simulator in robotics manipulation to integrate simulation-for-learning and simulation-for-execution is introduced. Unlike existing machine-learning simulation where a non-decomposed simulation is used to simulate a training scenario, the task-sequencing simulator runs a composed simulation using building blocks. This way, the simulation-for-learning is structured similarly to a multi-step simulation-for-execution. To compose both learning and execution scenarios, a unified trainable-and-composable description of blocks called a concept model is proposed and used. Using the simulator design and concept models, a reusable simulator for learning different tasks, a common-ground system for learning-to-execution, simulation-to-real is achieved and shown.
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