Révolutionner l’apprentissage par imitation robotique grâce à l’espace de collecte de données hiérarchique

L’apprentissage par imitation (IL) utilisant des démonstrations humaines est une méthode prometteuse pour les tâches de manipulation robotique. Si un minimum de démonstrations permet l’exécution d’actions robotiques, l’obtention de taux de réussite élevés et d’une bonne généralisation nécessite un coût élevé : ajout continu de données ou processus itératifs avec intervention humaine, impliquant des systèmes matériels/logiciels complexes. Cet article repense l’espace d’état/action de la pipeline de collecte de données et les facteurs sous-jacents à la prédiction d’actions non robustes.

L’espace de collecte de données hiérarchique (HD-Space)

Nous introduisons un espace de collecte de données hiérarchique (HD-Space) pour l’apprentissage par imitation robotique, un schéma de collecte de données simple permettant d’entraîner le modèle avec des données proactives et de haute qualité. Concrètement, nous segmentons la tâche de manipulation fine en plusieurs tâches atomiques clés d’un point de vue global et concevons des espaces d’état/action atomiques pour les démonstrations humaines, dans le but de générer des données IL robustes. L’approche HD-Space se différencie des méthodes traditionnelles en structurant la collecte de données de manière hiérarchique, permettant ainsi une meilleure compréhension et un meilleur contrôle du processus d’apprentissage.

Résultats et impact

Des évaluations empiriques sur deux tâches de manipulation à long horizon simulées et cinq tâches réelles montrent que l’entraînement de la politique IL avec des données basées sur HD-Space permet d’obtenir des performances significativement améliorées. HD-Space permet d’utiliser une petite quantité de données de démonstration pour entraîner une politique plus performante, notamment pour les tâches de manipulation à long horizon. Cette approche contribue à optimiser la qualité des données et à guider l’extrapolation des données.

Avantages et perspectives

L’approche HD-Space offre une solution élégante pour améliorer l’efficacité de l’apprentissage par imitation dans le domaine de la robotique. En réduisant le besoin de vastes ensembles de données, elle rend l’apprentissage par imitation plus accessible et plus abordable. Les perspectives futures incluent l’exploration de stratégies d’apprentissage plus sophistiquées et l’adaptation de HD-Space à des tâches de manipulation encore plus complexes. Le projet associé, disponible à l’adresse https://hd-space-robotics.github.io, fournit des informations supplémentaires et des ressources pour la communauté.

Points clés à retenir

• ✓ HD-Space améliore les performances de l’apprentissage par imitation robotique.
• ✓ Réduction significative du besoin de données de démonstration.
• ✓ Amélioration de la robustesse et de la généralisation des politiques.
• ✓ Application à des tâches de manipulation à long horizon.