[3Q5-GS-8] ロボットと実世界：

[3Q5-GS-8-04] 言語指示は Long-Horizon なタスクの模倣学習に有効か？

〇田中 雄輝^1,3、谷中 瞳²、高村 大也³、桂 誠一郎¹ (1. 慶應義塾大学、2. 東京大学、3. 産業技術総合研究所)

キーワード：ロボティクス、模倣学習

模倣学習はロボットによるタスクの完全自律実行において非常に有効な手法であるが，一方で現在の手法ではLong-Horizonなタスク，すなわち複数のサブタスクによって構成される長期的なタスクの実行が難しい場合がある。本研究ではこの課題に対処するために，Action Chunking with Transformersによる動作モデルに対し，観測データに加えてサブタスクに応じたアクションプリミティブを示す言語情報を入力することで上位レイヤからサブタスクに関する情報を与えた。実験では提案手法によりマニピュレータによるLong-Horizonなタスクの成功率が向上するかを検証した。