We present iGibson 1.0, a novel simulation environment to develop robotic solutions for interactive tasks in large-scale realistic scenes. Our environment contains 15 fully interactive home-sized scenes with 108 rooms populated with rigid and articulated objects. The scenes are replicas of real-world homes, with distribution and the layout of objects aligned to those of the real world. iGibson 1.0 integrates several key features to facilitate the study of interactive tasks: i) generation of high-quality virtual sensor signals (RGB, depth, segmentation, LiDAR, flow and so on), ii) domain randomization to change the materials of the objects (both visual and physical) and/or their shapes, iii) integrated sampling-based motion planners to generate collision-free trajectories for robot bases and arms, and iv) intuitive human-iGibson interface that enables efficient collection of human demonstrations. Through experiments, we show that the full interactivity of the scenes enables agents to learn useful visual representations that accelerate the training of downstream manipulation tasks. We also show that iGibson 1.0 features enable the generalization of navigation agents, and that the human-iGibson interface and integrated motion planners facilitate efficient imitation learning of human demonstrated (mobile) manipulation behaviors. iGibson 1.0 is open-source, equipped with comprehensive examples and documentation. For more information, visit our project website: http://svl.stanford.edu/igibson/


翻译:我们展示了iGibson 1.0,这是为大型现实场景中的互动任务开发机器人解决方案的一种新型模拟环境。我们的环境包含15个完全互动的家庭式场景,有108个房间,有108个房间居住,有僵硬和清晰的物体;现场是真实世界之家的复制品,分布和布局与现实世界的物体一致。iGibson 1.0结合了几个关键特征,以便利对交互式任务的研究:一)生成高质量的虚拟感应信号(RGB、深度、分解、LIDAR、流程等),二)域随机化以改变物体(视觉和物理)和/或其形状的材料,三)基于取样的综合运动规划者为机器人基地和武器制作免碰撞的轨迹,并进行与现实世界相匹配的分布。我们通过实验显示,场面的充分互动使代理者能够学习有用的视觉表现,加快了下游操作任务的培训。我们还表明,iGib 1.0son的功能使导航代理者能够以开放的方式学习G-rodroad-roductions 网站的普通化和展示。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员