Hierarchical Planning and Control for Box Loco-Manipulation

要約

人間は、移動スキルと操作スキルを組み合わせて日常の作業を行っています。
バーチャルヒューマンを作成するには、両方のスキルを処理できるシステムの構築が不可欠です。
両方のスキルの組み合わせが必要な、ボックスの再配置タスクを解決できる物理的にシミュレートされた人間を紹介します。
私たちは、各レベルが異なる抽象化レベルでタスクを解決する階層的な制御アーキテクチャを提案します。その結果、乱雑な環境でボックスを再配置できる物理ベースのシミュレートされた仮想人間が作成されます。
この制御アーキテクチャには、プランナー、拡散モデル、および深層強化学習を使用した疎なモーション クリップの物理ベースのモーション模倣が統合されています。
ボックスのサイズ、重量、形状、配置の高さはさまざまです。
コードとトレーニングされた制御ポリシーが提供されます。

要約(オリジナル)

Humans perform everyday tasks using a combination of locomotion and manipulation skills. Building a system that can handle both skills is essential to creating virtual humans. We present a physically-simulated human capable of solving box rearrangement tasks, which requires a combination of both skills. We propose a hierarchical control architecture, where each level solves the task at a different level of abstraction, and the result is a physics-based simulated virtual human capable of rearranging boxes in a cluttered environment. The control architecture integrates a planner, diffusion models, and physics-based motion imitation of sparse motion clips using deep reinforcement learning. Boxes can vary in size, weight, shape, and placement height. Code and trained control policies are provided.

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