[RSJ24] オフライン軌道生成による軌道に基づくOpen-Vocabulary物体操作タスクにおける将来成否予測

1. 慶應義塾⼤学 神原元就，杉浦孔明 オフライン軌道⽣成による軌道に基づく Open-Vocabulary物体操作タスクにおける将来成否予測
2. 背景：物体操作ではタスク成否判定が重要 「野球ボールを取って⾼い机に置いて」 8x
3. 背景：物体操作ではタスク成否判定が重要 - 3 - フォークの代わりにスプーンを持ってきて 様々なサブタスク 把持中のフォークを他の場所に置く → 引き出しを開ける → フォークを把持し引き出しに置く → スプーンを引き出しから取る等 タスク実⾏前に⽣成した軌道の適切さを判定できれば効率性・安全性向上 [Driess+, ICML23] [Schmalstieg+, ICRA24]
4. 関連研究： 既存のタスク成否判定機構は実⾏後の判定が中⼼ - 4 - ⼿法 概要 PaLM-E [Driess+, ICML23] 実世界の観測値を⾔語の埋め込み空間に組み込む [Shirasaka+, ICRA24] 失敗を3種類に分類．タスク失敗の際は再計画を実施 REFLECT [Liu+, CoRL23] 事前に定義された物体の状態に基づき成否判定 [Liu+, ICRA24] 将来の状態に関する潜在表現に基づくタスク成否予測 [Shirasaka+, ICRA24] [Liu+, ICRA24]
5. 問題設定： オフライン⽣成された軌道に基づくタスク成否判定 - 5 - • ⼊⼒：指⽰⽂，1⼈称視点画像，エンドエフェクタの軌道 • 出⼒：物体操作に成功する確率の予測値 Success Failure Status 0.8 0.2 「⽩いボウルから⾚いリンゴを取って」
6. 提案⼿法： オフライン⽣成された軌道に基づくタスク成否予測機構 - 6 - 1. 軌道を埋め込み画像特徴量により条件付けを⾏うTrajectory Encoder 2. ⾃然⾔語指⽰⽂と軌道に関する特徴量のアラインメントを⾏う Transformer Decoder
7. Trajectory Encoder: 軌道を埋め込み，画像による条件付け - 7 - ・ ・ ・ CNN Pooling λ-Rep. Encoder [Goko+, CoRL24] • 前提 軌道は環境の状況に基づき⽣成 される 1⼈称画像と軌道の特徴量の 対応づけが有効 • 獲得した特徴量はCross- Attention機構により⾔語特徴量 とアラインメント
8. 定量的結果：ベースライン⼿法を精度において上回った - 8 - ▪ SP-RT-1データセット(13Kエピソード，[Goko+, CoRL24])において評価 ▪ w/o CNN: Trajectory EncoderのCNNをLinearに変更 モデル 精度 [%] 齋藤ら [齋藤+, JSAI24] 74.9±0.79 提案⼿法 w/o CNN 83.2±0.48 提案⼿法 83.4±0.65 “pick orange can from bottom drawer and place on counter” Trajectory Encoderの構造の有効性も確認
9. 定性的結果 (1/2)： タスクに対して適切な軌道であることを理解 - 9 - “Place rxbar chocolate into middle drawer” ▪ チョコレート菓⼦を適切に引き出しに格納 J 適切にタスクの成功を予測
10. 定性的結果 (2/2)：物体の位置関係について適切に考慮 - 10 - ▪ オレンジ⽸を動かそうとしている & 倒してしまった “Move green rice chip bag near orange can” J 適切にタスクの失敗を予測
11. まとめ - 11 - ▪ 物体操作における，エンドエフェクタの軌道に基づくタスク成否予測 ▪ 新規性 1. 軌道を埋め込み画像特徴量により条件付けを⾏うTrajectory Encoderの導⼊ 2. ⾃然⾔語指⽰⽂と軌道に関する特徴量のアラインメントを⾏う Transformer Decoder ▪ 精度においてベースライン⼿法を上回った 10x