本研究は、人間の動作をロボットが模倣する手法を提案する。従来の手法では、人間とロボットの動作ペアデータが必要だったが、本手法では監督なしでこれを学習する。
まず、人間とロボットの動作の類似性を表す指標を定義する。この指標に基づき、人間とロボットの動作を共有する潜在空間を構築する。この潜在空間では、類似した動作は近接し、異なる動作は離れるよう学習される。
次に、この潜在空間から直接ロボットの関節角度を生成する decoder を学習する。これにより、人間の動作をロボットが即座に模倣できるようになる。
提案手法は、テキスト、ビデオ、キーポーズなどの入力から、ロボットの動作を生成できる。また、潜在空間での線形補間により、キーポーズ間の自然な動作も生成できる。
実験の結果、提案手法は既存手法に比べ、動作の精度と生成速度が大幅に向上していることが示された。さらに、実ロボットでの実装により、提案手法の有効性が実証された。
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by Yashuai Yan,... klokken arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2309.05310.pdfDypere Spørsmål