OmniRace: 6D Hand Pose Estimation for Intuitive Guidance of Racing Drone

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

この論文では、6 自由度 (DoF) の手姿勢推定とジェスチャー認識を備えたレーシング ドローンを制御するための OmniRace アプローチを紹介します。
私たちの知る限り、これはジェスチャーを使用して高速ドローンの低レベル制御を可能にする史上初のテクノロジーです。
OmniRace は、コンピューター ビジョンとディープ ニューラル ネットワークに基づくジェスチャ インターフェイスを採用して、6-DoF の手のポーズを推定します。
高度な機械学習アルゴリズムは人間のジェスチャーを堅牢に解釈し、ユーザーがドローンの動きを直感的に制御できるようにします。
レーシングドローンのリアルタイム制御はシステムの有効性を実証し、ドローンレースやその他のアプリケーションに革命をもたらす可能性を検証します。
Gazebo シミュレーション環境で実施された実験結果では、OmniRace を使用すると、ユーザーが UAV レース トラックを大幅に (25.1%) 速く完走でき、テスト ドローンの経路の長さを短縮 (102.9 メートルから 83.7 メートルに) できることが明らかになりました。
ユーザーは、魅力度 (UEQ スコア 1.57)、快楽の質 (UEQ スコア 1.56)、知覚される時間的要求の低さ (NASA-TLX スコア 32.0) の点でジェスチャー インターフェイスを好みましたが、効率の高さ (UEQ スコア 0.75) と物理的要求の低さに注目しました (
NASA-TLX で 19.0 スコア) のベースライン リモート コントローラー。
ディープ ニューラル ネットワークは、正規化されたデータセットと生のデータセットの両方に適用された場合、平均 99.75% の精度を達成します。
OmniRace は、動的で複雑な環境で人間がレーシング ドローンと対話し、操縦する方法を変える可能性があります。
ソース コードは https://github.com/SerValera/OmniRace.git で入手できます。

要約(オリジナル)

This paper presents the OmniRace approach to controlling a racing drone with 6-degree of freedom (DoF) hand pose estimation and gesture recognition. To our knowledge, it is the first-ever technology that allows for low-level control of high-speed drones using gestures. OmniRace employs a gesture interface based on computer vision and a deep neural network to estimate a 6-DoF hand pose. The advanced machine learning algorithm robustly interprets human gestures, allowing users to control drone motion intuitively. Real-time control of a racing drone demonstrates the effectiveness of the system, validating its potential to revolutionize drone racing and other applications. Experimental results conducted in the Gazebo simulation environment revealed that OmniRace allows the users to complite the UAV race track significantly (by 25.1%) faster and to decrease the length of the test drone path (from 102.9 to 83.7 m). Users preferred the gesture interface for attractiveness (1.57 UEQ score), hedonic quality (1.56 UEQ score), and lower perceived temporal demand (32.0 score in NASA-TLX), while noting the high efficiency (0.75 UEQ score) and low physical demand (19.0 score in NASA-TLX) of the baseline remote controller. The deep neural network attains an average accuracy of 99.75% when applied to both normalized datasets and raw datasets. OmniRace can potentially change the way humans interact with and navigate racing drones in dynamic and complex environments. The source code is available at https://github.com/SerValera/OmniRace.git.

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著者 Valerii Serpiva,Aleksey Fedoseev,Sausar Karaf,Ali Alridha Abdulkarim,Dzmitry Tsetserukou
発行日 2024-10-21 13:00:55+00:00
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Learning Quadrotor Control From Visual Features Using Differentiable Simulation

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

強化学習 (RL) のサンプルの非効率性は、ロボット工学における重大な課題のままです。
RL には大規模なシミュレーションが必要ですが、それでもトレーニング時間が長くなり、研究やイノベーションが遅くなる可能性があります。
この問題は、信頼できる状態推定値が利用できないビジョンベースの制御タスクで特に顕著です。
微分可能シミュレーションは、ダイナミクス モデルを通じて勾配逆伝播を可能にし、分散の低い分析ポリシー勾配を提供することで、サンプル効率を高める代替手段を提供します。
ただし、現実世界のロボットタスクでの使用はまだ限定されています。
この研究は、クアッドローター制御を学習するための微分可能シミュレーションの大きな可能性を示しています。
微分可能シミュレーションでのトレーニングは、サンプル効率とトレーニング時間の両方の点でモデルフリー RL よりも大幅に優れており、車両の状態を提供する場合は数秒で、視覚的特徴のみに依存する場合は数分でクワッドローターを回復する方法をポリシーで学習できることを示します。
私たちの成功の鍵は 2 つあります。
まず、勾配計算に単純なサロゲート モデルを使用すると、制御パフォーマンスを犠牲にすることなくトレーニングが大幅に高速化されます。
第 2 に、状態表現学習とポリシー学習を組み合わせることで、視覚的な特徴のみが観察可能なタスクの収束速度が向上します。
これらの発見は、現実世界のロボット工学における微分可能なシミュレーションの可能性を強調し、従来の RL アプローチに代わる魅力的な選択肢を提供します。

要約(オリジナル)

The sample inefficiency of reinforcement learning (RL) remains a significant challenge in robotics. RL requires large-scale simulation and, still, can cause long training times, slowing down research and innovation. This issue is particularly pronounced in vision-based control tasks where reliable state estimates are not accessible. Differentiable simulation offers an alternative by enabling gradient back-propagation through the dynamics model, providing low-variance analytical policy gradients and, hence, higher sample efficiency. However, its usage for real-world robotic tasks has yet been limited. This work demonstrates the great potential of differentiable simulation for learning quadrotor control. We show that training in differentiable simulation significantly outperforms model-free RL in terms of both sample efficiency and training time, allowing a policy to learn to recover a quadrotor in seconds when providing vehicle state and in minutes when relying solely on visual features. The key to our success is two-fold. First, the use of a simple surrogate model for gradient computation greatly accelerates training without sacrificing control performance. Second, combining state representation learning with policy learning enhances convergence speed in tasks where only visual features are observable. These findings highlight the potential of differentiable simulation for real-world robotics and offer a compelling alternative to conventional RL approaches.

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著者 Johannes Heeg,Yunlong Song,Davide Scaramuzza
発行日 2024-10-21 13:06:06+00:00
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Analyzing Closed-loop Training Techniques for Realistic Traffic Agent Models in Autonomous Highway Driving Simulations

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

シミュレーションは、自動運転車の迅速な開発と安全な展開において重要な役割を果たします。
現実的な交通エージェント モデルは、シミュレーションと現実世界の間のギャップを埋めるために不可欠です。
人間の行動を模倣するための既存のアプローチの多くは、デモンストレーションからの学習に基づいています。
ただし、これらのアプローチは、多くの場合、個々のトレーニング戦略に重点を置くことによって制限されます。
したがって、現実的な交通エージェント モデリングについてのより幅広い理解を促進するために、このホワイト ペーパーでは、高速道路運転シミュレーションの閉ループ手法に焦点を当てて、さまざまなトレーニング原理の広範な比較分析を提供します。
(i) 開ループ マルチエージェント トレーニングと閉ループ マルチエージェント トレーニング、(ii) 敵対的トレーニングと決定論的教師ありトレーニング、(iii) 強化損失の影響、(iv) ログ再生と並行したトレーニングの影響を実験的に比較します。
エージェントが現実的なエージェント モデリングに適したトレーニング手法を特定できるようになります。
さらに、さまざまな閉ループ トレーニング方法の有望な組み合わせを特定します。

要約(オリジナル)

Simulation plays a crucial role in the rapid development and safe deployment of autonomous vehicles. Realistic traffic agent models are indispensable for bridging the gap between simulation and the real world. Many existing approaches for imitating human behavior are based on learning from demonstration. However, these approaches are often constrained by focusing on individual training strategies. Therefore, to foster a broader understanding of realistic traffic agent modeling, in this paper, we provide an extensive comparative analysis of different training principles, with a focus on closed-loop methods for highway driving simulation. We experimentally compare (i) open-loop vs. closed-loop multi-agent training, (ii) adversarial vs. deterministic supervised training, (iii) the impact of reinforcement losses, and (iv) the impact of training alongside log-replayed agents to identify suitable training techniques for realistic agent modeling. Furthermore, we identify promising combinations of different closed-loop training methods.

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著者 Matthias Bitzer,Reinis Cimurs,Benjamin Coors,Johannes Goth,Sebastian Ziesche,Philipp Geiger,Maximilian Naumann
発行日 2024-10-21 13:16:58+00:00
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ARCADE: Scalable Demonstration Collection and Generation via Augmented Reality for Imitation Learning

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

ロボット模倣学習 (IL) は、エージェントが人間のデモンストレーションを模倣することで学習する、ロボット学習における重要な技術です。
ただし、IL は、ユーザーフレンドリーではないデモンストレーション収集方法と、効果的なトレーニングに十分な数のデモンストレーションを収集するのに必要な膨大な時間の両方に起因するスケーラビリティの課題に直面しています。
これに応えて、ロボット操作タスクのデモンストレーション収集をスケールアップするように設計された、デモンストレーションの収集と生成のための拡張現実 (ARCADE) フレームワークを導入します。
当社のフレームワークは 2 つの重要な機能を組み合わせています。1) AR を活用して、ユーザーが手を使って日常業務を実行するのと同じくらい簡単にデモンストレーションの収集を行うことができます。2) 単一の人間由来のデモンストレーションから追加の合成デモンストレーションを自動生成できるため、ユーザーの大幅な削減が可能になります。
努力と時間。
3 つのウェイポイント (リーチ、プッシュ、ピックアンドプレイス) の 3 つのロボット タスクにわたって、実際のフェッチ ロボットでの ARCADE のパフォーマンスを評価します。
私たちのフレームワークを使用すると、これら 3 つのタスクにわたって優れた古典的な IL アルゴリズムであるバニラ Behavioral Cloning (BC) を使用してポリシーを迅速にトレーニングすることができました。
また、実際の家事タスク「水を注ぐ」にも ARCADE を導入し、80% の成功率を達成しました。

要約(オリジナル)

Robot Imitation Learning (IL) is a crucial technique in robot learning, where agents learn by mimicking human demonstrations. However, IL encounters scalability challenges stemming from both non-user-friendly demonstration collection methods and the extensive time required to amass a sufficient number of demonstrations for effective training. In response, we introduce the Augmented Reality for Collection and generAtion of DEmonstrations (ARCADE) framework, designed to scale up demonstration collection for robot manipulation tasks. Our framework combines two key capabilities: 1) it leverages AR to make demonstration collection as simple as users performing daily tasks using their hands, and 2) it enables the automatic generation of additional synthetic demonstrations from a single human-derived demonstration, significantly reducing user effort and time. We assess ARCADE’s performance on a real Fetch robot across three robotics tasks: 3-Waypoints-Reach, Push, and Pick-And-Place. Using our framework, we were able to rapidly train a policy using vanilla Behavioral Cloning (BC), a classic IL algorithm, which excelled across these three tasks. We also deploy ARCADE on a real household task, Pouring-Water, achieving an 80% success rate.

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著者 Yue Yang,Bryce Ikeda,Gedas Bertasius,Daniel Szafir
発行日 2024-10-21 13:24:04+00:00
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Optimizing BioTac Simulation for Realistic Tactile Perception

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

触覚センシングは、今日のロボットのインタラクション能力を強化する有望な機会を提供します。
BioTac は、ロボットが物理的な触覚刺激を認識して反応できるようにする、一般的に使用される触覚センサーです。
ただし、センサーの非線形性により、その動作をシミュレーションする際に課題が生じます。
この論文では、まず温度、力、接触点の位置を使用してセンサー出力を予測する BioTac シミュレーションを調査します。
BioTac 温度測定値を使用したトレーニングでは、展開中に正確なセンサー出力予測が得られないことを示します。
その結果、XGBoost リグレッサー、ニューラル ネットワーク、およびトランスフォーマー エンコーダーという 3 つの代替モデルをテストしました。
温度測定値を使用せずにこれらのモデルをトレーニングし、入力ベクトルのウィンドウ サイズの詳細な調査を提供します。
ベースライン ネットワークと比較して統計的に有意な改善が達成されることを実証します。
さらに、私たちの結果は、XGBoost リグレッサーとトランスフォーマーがこのタスクにおいて従来のフィードフォワード ニューラル ネットワークよりも優れたパフォーマンスを発揮することを明らかにしています。
すべてのコードと結果は、https://github.com/wzaielamri/Optimizing_BioTac_Simulation でオンラインで利用できるようにしています。

要約(オリジナル)

Tactile sensing presents a promising opportunity for enhancing the interaction capabilities of today’s robots. BioTac is a commonly used tactile sensor that enables robots to perceive and respond to physical tactile stimuli. However, the sensor’s non-linearity poses challenges in simulating its behavior. In this paper, we first investigate a BioTac simulation that uses temperature, force, and contact point positions to predict the sensor outputs. We show that training with BioTac temperature readings does not yield accurate sensor output predictions during deployment. Consequently, we tested three alternative models, i.e., an XGBoost regressor, a neural network, and a transformer encoder. We train these models without temperature readings and provide a detailed investigation of the window size of the input vectors. We demonstrate that we achieve statistically significant improvements over the baseline network. Furthermore, our results reveal that the XGBoost regressor and transformer outperform traditional feed-forward neural networks in this task. We make all our code and results available online on https://github.com/wzaielamri/Optimizing_BioTac_Simulation.

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著者 Wadhah Zai El Amri,Nicolás Navarro-Guerrero
発行日 2024-10-21 13:28:20+00:00
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Continuum Robot Shape Estimation Using Magnetic Ball Chains

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

医療用連続ロボットの形状センシングは、閉ループ制御にとっても、臨床医が体内のロボットを視覚化できるようにするためにも重要です。
安価だが正確な形状センシング技術が必要とされています。
この論文では、ホール効果センサーの外部アレイによって検出できる形状固有の磁場を生成する手段として磁気ボール チェーンを使用することを提案しています。
このようなボールチェーンは、柔軟なポリマースリーブに包まれており、任意の連続ロボットの内腔内に挿入して、リアルタイムの形状フィードバックを提供できます。
内腔全体を使用できるようにするために、手順中に必要に応じてスリーブを取り外すことができます。
このアプローチを調査するために、操縦可能なカテーテル先端の形状センシング モデルが導出され、可観測性と感度の分析が提示されます。
実験によると、全長に対する先端位置の推定誤差は最大 7.1%、平均 2.9% でした。

要約(オリジナル)

Shape sensing of medical continuum robots is important both for closed-loop control as well as for enabling the clinician to visualize the robot inside the body. There is a need for inexpensive, but accurate shape sensing technologies. This paper proposes the use of magnetic ball chains as a means of generating shape-specific magnetic fields that can be detected by an external array of Hall effect sensors. Such a ball chain, encased in a flexible polymer sleeve, could be inserted inside the lumen of any continuum robot to provide real-time shape feedback. The sleeve could be removed, as needed, during the procedure to enable use of the entire lumen. To investigate this approach, a shape-sensing model for a steerable catheter tip is derived and an observability and sensitivity analysis are presented. Experiments show maximum estimation errors of 7.1% and mean of 2.9% of the tip position with respect to total length.

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著者 Giovanni Pittiglio,Abdulhamit Donder,Pierre E. Dupont
発行日 2024-10-21 13:58:41+00:00
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Collaborative Goal Tracking of Multiple Mobile Robots Based on Geometric Graph Neural Network

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

複数の移動ロボットは、空間的に分散されたさまざまなタスクで重要な役割を果たしており、作業効率を高めるための協調的な経路計画の重要性が強調されています。
不慣れで反復性のないシナリオでは、世界地図の再構築は時間効率が悪く、非現実的な場合があります。
そこで、世界地図に依存せず、異なる位置にある複数のロボットからのセンサーデータを活用し、リアルタイムの協調計画を実現する研究が行われてきました。
この論文では、幾何グラフ ニューラル ネットワーク (MRPP-GeoGNN) に基づくマルチロボット協調経路計画法を紹介します。
まず、各隣接ロボットの感覚データの特徴が抽出され、隣接ロボットの相対位置が各インタラクション層に統合され、位置の詳細とともに障害物情報が組み込まれます。
その後、GeoGNN は、統合されたローカル環境の特徴を、ロボットの実際の動きの複数の前方向にマッピングします。
ロボットが物理環境内で段階的に前進できるようにエキスパート データ生成方法が考案され、ROS でさまざまなエキスパート データを生成してネットワークをトレーニングします。
提案手法の有効性を検証するために、シミュレーションと物理実験の両方を実施しました。
シミュレーション結果は、エキスパート データセットを使用した CNN のみに基づくモデルと比較して、精度が約 5% 向上していることを示しています。
ROS シミュレーション テストでは、CNN と比較して成功率が約 4% 向上し、フロー時間の増加が約 8% 削減され、他の GNN モデルを上回りました。
物理実験の結果は、提案された方法により、ロボットが実際の環境でうまく移動し、ベンチマーク方法と比較して最短の平均経路長を達成できることを示しています。

要約(オリジナル)

Multiple mobile robots play a significant role in various spatially distributed tasks, highlighting the importance of collaborative path planning to enhance operational efficiency. In unfamiliar and non-repetitive scenarios, reconstructing the global map can be time-inefficient and sometimes unrealistic. Therefore, research has focused on achieving real-time collaborative planning by utilizing sensor data from multiple robots located at different positions, without relying on a global map. This paper introduces a Multi-Robot Collaborative Path Planning method based on a Geometric Graph Neural Network (MRPP-GeoGNN). First, the features of each neighboring robot’s sensory data are extracted, and the relative positions of neighboring robots are integrated into each interaction layer to incorporate obstacle information along with location details. Subsequently, GeoGNN maps the amalgamated local environment features to multiple forward directions for the robot’s actual movement. An expert data generation method is devised for the robot to advance step by step in the physical environment, generating different expert data in ROS to train the network. We conducted both simulations and physical experiments to validate the effectiveness of the proposed method. Simulation results demonstrate approximately a 5% improvement in accuracy compared to the model based solely on CNN using expert datasets. In the ROS simulation test, the success rate is enhanced by about 4% compared to CNN, and the flow time increase is reduced by approximately 8%, surpassing other GNN models. The physical experimental results indicate that the proposed method enables the robot to navigate successfully in the actual environment and achieve the shortest average path length compared to the benchmark method.

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著者 Weining Lu,Qingquan Lin,Litong Meng,Chenxi Li,Bin Liang
発行日 2024-10-21 14:15:54+00:00
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A Lyapunov-Based Switching Scheme for Selecting the Stable Closed-Loop Fixed Attitude-Error Quaternion During Flight

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

飛行中の無人航空機 (UAV) の回転自由度を制御するために、姿勢誤差四元数 (AEQ) と角速度誤差の両方を使用するスイッチング スキームを提案します。
このアプローチでは、提案されたコントローラーは、2 つのエネルギーベースのリアプノフ関数で計算されたコスト間の最小コストに対応する安定した閉ループ (CL) 平衡 AEQ を継続的に選択します。
CL スイッチング ダイナミクスの安定性を解析して強化するために、基本的な非線形理論を使用します。
安定した CL 平衡 AEQ の選択が飛行中の制御される UAV の出力とエネルギー要件を直接決定するため、この研究問題は関連性があります。
提案されたアプローチの実装、適合性、機能性、およびパフォーマンスをテストおよび実証するために、飛行中に高速ヨー操縦を実行するように制御された 31 グラムのクアッドローターを使用して得られた実験結果を示します。
これらの飛行テストは、提案されたスイッチング コントローラーが、よく使用されるベンチマーク コントローラーに対応するコントローラーと比較して、制御労力と回転力をそれぞれ平均 49.75 % と 28.14 % も削減できることを示しています。

要約(オリジナル)

We present a switching scheme, which uses both the attitude-error quaternion (AEQ) and the angular-velocity error, for controlling the rotational degrees of freedom of an uncrewed aerial vehicle (UAV) during flight. In this approach, the proposed controller continually selects the stable closed-loop (CL) equilibrium AEQ corresponding to the smallest cost between those computed with two energy-based Lyapunov functions. To analyze and enforce the stability of the CL switching dynamics, we use basic nonlinear theory. This research problem is relevant because the selection of the stable CL equilibrium AEQ directly determines the power and energy requirements of the controlled UAV during flight. To test and demonstrate the implementation, suitability, functionality, and performance of the proposed approach, we present experimental results obtained using a 31-gram quadrotor, which was controlled to execute high-speed yaw maneuvers in flight. These flight tests show that the proposed switching controller can respectively reduce the control effort and rotational power by as much as 49.75 % and 28.14 %, on average, compared to those corresponding to an often-used benchmark controller.

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著者 Francisco M. F. R. Goncalves,Ryan M. Bena,Konstantin I. Matveev,Nestor O. Perez-Arancibia
発行日 2024-10-21 16:12:34+00:00
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Data Efficient Behavior Cloning for Fine Manipulation via Continuity-based Corrective Labels

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

私たちは、専門家のデモンストレーションのみにアクセスして模倣学習を検討しますが、その現実世界への応用は、実行中の複合誤差による共変量シフトによって制限されることがよくあります。
私たちは、現実世界の微細操作タスクにおけるこの問題を軽減するための、模倣学習のための連続性ベースの修正ラベル (CCIL) フレームワークの有効性を調査します。
CCIL は、デモンストレーションから局所連続ダイナミクス モデルを学習することで修正ラベルを生成し、エージェントをエキスパート状態に戻すように導きます。
ペグの挿入と細かい把握に関する広範な実験を通じて、接触が多い操作に不連続性が存在するにもかかわらず、CCIL が模倣学習のパフォーマンスを大幅に向上させることができるという最初の経験的検証を提供します。
その結果、(1) 現実世界の操作は CCIL を適用するのに十分な局所的な滑らかさを示し、(2) 生成された修正ラベルは低データ領域で最も有益であり、(3) 推定されたダイナミクス モデル誤差に基づくラベル フィルタリングによりパフォーマンスが向上することがわかりました。
CCIL をロボット ドメインに効果的に適用するために、フレームワークの実用的なインスタンス化と、設計の選択とハイパーパラメーターの選択に関する洞察を提供します。
私たちの研究は、物理的なロボットでの模倣学習における複合エラーを軽減するための CCIL の実用性を実証しています。

要約(オリジナル)

We consider imitation learning with access only to expert demonstrations, whose real-world application is often limited by covariate shift due to compounding errors during execution. We investigate the effectiveness of the Continuity-based Corrective Labels for Imitation Learning (CCIL) framework in mitigating this issue for real-world fine manipulation tasks. CCIL generates corrective labels by learning a locally continuous dynamics model from demonstrations to guide the agent back toward expert states. Through extensive experiments on peg insertion and fine grasping, we provide the first empirical validation that CCIL can significantly improve imitation learning performance despite discontinuities present in contact-rich manipulation. We find that: (1) real-world manipulation exhibits sufficient local smoothness to apply CCIL, (2) generated corrective labels are most beneficial in low-data regimes, and (3) label filtering based on estimated dynamics model error enables performance gains. To effectively apply CCIL to robotic domains, we offer a practical instantiation of the framework and insights into design choices and hyperparameter selection. Our work demonstrates CCIL’s practicality for alleviating compounding errors in imitation learning on physical robots.

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著者 Abhay Deshpande,Liyiming Ke,Quinn Pfeifer,Abhishek Gupta,Siddhartha S. Srinivasa
発行日 2024-10-21 16:44:07+00:00
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LASER: Script Execution by Autonomous Agents for On-demand Traffic Simulation

投稿日: 2024年10月22日 作成者: jarxiv

要約

自動運転システム (ADS) では、効果的なトレーニングとテストのために安全性が重要な多様な交通シナリオが必要ですが、既存のデータ生成方法では柔軟性と拡張性を提供するのが困難です。
私たちは、大規模言語モデル (LLM) を利用して自然言語入力に基づいて交通シミュレーションを実行する新しいフレームワークである LASER を提案します。
このフレームワークは 2 つの段階で動作します。最初にユーザーが提供した記述からスクリプトを生成し、次に自律エージェントを使用してリアルタイムでスクリプトを実行します。
CARLA シミュレーターで検証された LASER は、複雑なオンデマンド運転シナリオの生成に成功し、ADS トレーニングとテスト データ生成を大幅に改善しました。

要約(オリジナル)

Autonomous Driving Systems (ADS) require diverse and safety-critical traffic scenarios for effective training and testing, but the existing data generation methods struggle to provide flexibility and scalability. We propose LASER, a novel frame-work that leverage large language models (LLMs) to conduct traffic simulations based on natural language inputs. The framework operates in two stages: it first generates scripts from user-provided descriptions and then executes them using autonomous agents in real time. Validated in the CARLA simulator, LASER successfully generates complex, on-demand driving scenarios, significantly improving ADS training and testing data generation.

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著者 Hao Gao,Jingyue Wang,Wenyang Fang,Jingwei Xu,Yunpeng Huang,Taolue Chen,Xiaoxing Ma
発行日 2024-10-21 17:00:03+00:00
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