RoboHive: A Unified Framework for Robot Learning

要約

私たちは、ロボット学習と身体型人工知能の分野における研究のための包括的なソフトウェア プラットフォームおよびエコシステムである RoboHive を紹介します。
当社のプラットフォームは、Shadow Hand による器用な操作、Franka ロボットと Fetch ロボットによる腕全体の操作タスク、四足歩行など、既存および新規の環境の多様な範囲を網羅しています。
含まれる環境は、手の操作、移動、マルチタスク、マルチエージェント、筋肉などの複数のドメイン内で編成され、カバーされています。以前の作品と比較して、RoboHive は、最小限のセットのみに依存する合理化された統合タスク インターフェイスを提供します。
よく管理されたパッケージは、高い物理的忠実度と豊かな視覚的多様性を備えたタスクを特徴とし、現実世界の展開のための共通のハードウェア ドライバーをサポートします。
RoboHive の統合インターフェイスは、模倣、強化、マルチタスク、階層学習におけるアルゴリズム研究に便利でアクセスしやすい抽象化を提供します。
さらに、RoboHive には、ほとんどの環境に対する専門家のデモンストレーションとベースライン結果が含まれており、ベンチマークと比較の標準を提供します。
詳細: https://sites.google.com/view/robohive

要約(オリジナル)

We present RoboHive, a comprehensive software platform and ecosystem for research in the field of Robot Learning and Embodied Artificial Intelligence. Our platform encompasses a diverse range of pre-existing and novel environments, including dexterous manipulation with the Shadow Hand, whole-arm manipulation tasks with Franka and Fetch robots, quadruped locomotion, among others. Included environments are organized within and cover multiple domains such as hand manipulation, locomotion, multi-task, multi-agent, muscles, etc. In comparison to prior works, RoboHive offers a streamlined and unified task interface taking dependency on only a minimal set of well-maintained packages, features tasks with high physics fidelity and rich visual diversity, and supports common hardware drivers for real-world deployment. The unified interface of RoboHive offers a convenient and accessible abstraction for algorithmic research in imitation, reinforcement, multi-task, and hierarchical learning. Furthermore, RoboHive includes expert demonstrations and baseline results for most environments, providing a standard for benchmarking and comparisons. Details: https://sites.google.com/view/robohive

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