В робототехнике имитационное обучение на основе большого количества человеческих демонстраций оказалось эффективным методом создания эффективных роботизированных агентов. Однако сбор этих демонстрационных данных зачастую является дорогостоящим и трудоемким процессом. Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи разработали систему MimicGen, которая способна автоматически генерировать крупномасштабные и разнообразные наборы данных на основе небольшого количества человеческих демонстраций, что значительно расширяет границы обучения имитации роботов.

Текущее состояние и проблемы имитационного обучения

Обучение с имитацией, при котором роботы обучаются путем наблюдения и имитации действий человека, стало популярным методом обучения роботов. Традиционный подход заключается в том, чтобы позволить операторам удаленно управлять манипулятором робота через различные интерфейсы управления для выполнения различных рабочих задач и использовать эти демонстрационные данные для обучения робота выполнению задач автономно. Хотя этот подход дает хорошие результаты при выполнении некоторых простых задач, масштабирование к более сложным сценариям и более разнообразным задачам требует сбора больших объемов демонстрационных данных с участием людей.

Однако сбор крупномасштабных наборов данных — сложная задача, требующая огромных затрат рабочей силы и времени. Например, для достижения 73,3% успеха такой простой задачи, как перемещение банки из-под колы из одной коробки в другую, потребуется около 200 демонстраций, даже если сцена, объект и робот были относительно простыми. При расширении до сложных сред, содержащих разнообразные сцены и объекты, объем требуемых данных увеличивается в геометрической прогрессии.

Рождение системы MimicGen

Столкнувшись с этой проблемой, была создана система MimicGen. Его основная идея — использовать небольшое количество человеческих демонстраций для создания крупномасштабных и разнообразных наборов данных с помощью автоматизированных средств. MimicGen сначала сегментирует человеческую демонстрацию на объектно-ориентированные сегменты, затем собирает новые демонстрационные данные, пространственно преобразуя эти сегменты в новой сцене, соединяя их вместе и направляя робота по этой новой траектории.

Этот метод кажется простым, но он чрезвычайно эффективен. С помощью MimicGen исследователи собрали более 50 000 демонстрационных данных, охватывающих 18 задач, включающих различные конфигурации сцен, экземпляры объектов и роботизированные руки, используя всего около 200 демонстраций с участием людей. Эти данные используются для обучения роботизированных агентов, что позволяет им выполнять долгосрочные и высокоточные задачи, такие как сборка нескольких частей и приготовление кофе в широком диапазоне начальных состояний.

Преимущества и приложения MimicGen

Преимущества системы MimicGen – ее эффективность и экономичность. По сравнению с традиционными методами, требующими большого количества демонстрационных данных с участием людей, MimicGen может быстро генерировать большой объем высококачественных обучающих данных без значительного увеличения затрат на рабочую силу. Результаты экспериментов показывают, что роботы-агенты, обученные с использованием данных, сгенерированных MimicGen, работают так же, а в некоторых случаях и лучше, чем агенты, обученные с использованием эквивалентного количества демонстрационных данных, полученных от людей.

Кроме того, система MimicGen имеет широкую применимость. Его можно применять для решения множества долгосрочных и высокоточных задач, требующих различных рабочих навыков, таких как захват, размещение, вставка и взаимодействие с объединенными объектами. Путем тестирования на двух симуляторах и физическом роботе-манипуляторе исследователи подтвердили эффективность и практичность системы MimicGen.

прогноз на будущее

Появление системы MimicGen открывает новые возможности в области обучения имитации роботов. Это не только повышает эффективность и экономичность сбора данных, но и закладывает основу для изучения большего количества методов обучения, основанных на данных. Ожидается, что в будущем, благодаря постоянному развитию технологий и расширению сценариев применения, система MimicGen будет играть важную роль в большем количестве областей и способствовать развитию робототехнических технологий на более высоком уровне.

Короче говоря, система MimicGen становится яркой звездой в области робототехники благодаря своему уникальному методу генерации данных и глубокому влиянию на имитационное обучение. Мы с нетерпением ожидаем, что он продолжит блистать в будущих исследованиях и приложениях, принося больше инноваций и прорывов в технологии робототехники.

Введение в проект: mimicgen.github.io.