COFFAIL: コーヒー準備におけるロボット技能実行の成功・異常データセット
COFFAIL: A Dataset of Successful and Anomalous Robot Skill Executions in the Context of Coffee Preparation
コーヒー準備タスクにおけるロボット技能の成功と異常の両方を含むデータセットを構築し、模倣学習によるポリシー学習への応用を示した論文。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Alex Mitrevski, Ayush Salunke
分類: cs.RO
原文アブストラクト
In the context of robot learning for manipulation, curated datasets are an important resource for advancing the state of the art; however, available datasets typically only include successful executions or are focused on one particular type of skill. In this short paper, we briefly describe a dataset of various skills performed in the context of coffee preparation. The dataset, which we call COFFAIL, includes both successful and anomalous skill execution episodes collected with a physical robot in a kitchen environment, a couple of which are performed with bimanual manipulation. In addition to describing the data collection setup and the collected data, the paper illustrates the use of the data in COFFAIL to learn a robot policy using imitation learning.
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