TRAIL Team Description Paper for RoboCup@Home 2023

要約

私たちのチーム TRAIL は、東京大学の AI/ML 研究室のメンバーで構成されています。
当社は、最先端の機械学習における広範な研究経験を活用して、汎用の家庭用サービス ロボットを構築します。
当社はこれまで、ヒューマンサポートロボット(HSR)を使ったロボカップ@ホームジャパンオープン2020(DSPL)とロボカップ世界大会に相当するワールドロボットサミット2020の2つの大会に出場しました。
コンテストを通じて、私たちはデータ主導型のアプローチが家庭内タスクの実行に効果的であることを示しました。
ロボカップ@Home 2023では、汎用性と即応性のあるシステム構築の更なる発展を目指し、近年ディープラーニングやロボット学習分野の要素として評価されている3つの技術を実際の家庭用ロボットシステムに統合します。
また、RoboCup@Homeコミュニティ全体で研究を活性化するため、世界中のコミュニティに属する各拠点から収集したデータをコミュニティの特性を活かして管理するプラットフォームを構築します。

要約(オリジナル)

Our team, TRAIL, consists of AI/ML laboratory members from The University of Tokyo. We leverage our extensive research experience in state-of-the-art machine learning to build general-purpose in-home service robots. We previously participated in two competitions using Human Support Robot (HSR): RoboCup@Home Japan Open 2020 (DSPL) and World Robot Summit 2020, equivalent to RoboCup World Tournament. Throughout the competitions, we showed that a data-driven approach is effective for performing in-home tasks. Aiming for further development of building a versatile and fast-adaptable system, in RoboCup @Home 2023, we unify three technologies that have recently been evaluated as components in the fields of deep learning and robot learning into a real household robot system. In addition, to stimulate research all over the RoboCup@Home community, we build a platform that manages data collected from each site belonging to the community around the world, taking advantage of the characteristics of the community.

arxiv情報

著者 Chikaha Tsuji,Dai Komukai,Mimo Shirasaka,Hikaru Wada,Tsunekazu Omija,Aoi Horo,Daiki Furuta,Saki Yamaguchi,So Ikoma,Soshi Tsunashima,Masato Kobayashi,Koki Ishimoto,Yuya Ikeda,Tatsuya Matsushima,Yusuke Iwasawa,Yutaka Matsuo
発行日 2023-10-05 21:40:39+00:00
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