選択ポリシーを用いた協調型人型ロボット操作

本論文は、人型ロボットが人間環境で実用化されるための重要なステップである、全身協調の実現という課題に取り組んでいます。モジュール化された遠隔操作インターフェースとChoice Policy学習フレームワークが主要な貢献です。手と目の協調に焦点を当て、実世界のタスク（食器洗い機の積み込み、ホワイトボードの拭き掃除）での成功を実証していることは、研究の実用的な影響を強調しています。

• •モジュール化された遠隔操作インターフェースとChoice Policyを使用した、協調型人型ロボット操作のためのシステムを提案。
• •模倣学習アプローチであるChoice Policyは、複数の候補アクションを生成し、スコアリングします。
• •拡散ポリシーと行動クローニングと比較して優れたパフォーマンスを実証。
• •長期間のタスクにおける手と目の協調の重要性を強調。
• •食器洗い機の積み込みやホワイトボードの拭き掃除などの現実世界のタスクでアプローチを検証。