Hierarchical generative modelling for autonomous robots
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans can produce complex movements when interacting with their surroundings. This relies on the planning of various movements and subsequent execution. In this paper, we investigated this fundamental aspect of motor control in the setting of autonomous robotic operations. We consider hierarchical generative modelling—for autonomous task completion—that mimics the deep temporal architecture of human motor control. Here, temporal depth refers to the nested time scales at which successive levels of a forward or generative model unfold: for example, the apprehension and delivery of an object requires both a global plan that contextualises the fast coordination of multiple local limb movements. This separation of temporal scales can also be motivated from a robotics and control perspective. Specifically, to ensure versatile sensorimotor control, it is necessary to hierarchically structure high-level planning and low-level motor control of individual limbs. We use numerical experiments to establish the efficacy of this formulation and demonstrate how a humanoid robot can autonomously solve a complex task requiring locomotion, manipulation, and grasping, using a hierarchical generative model. In particular, the humanoid robot can retrieve and deliver a box, open and walk through a door to reach the final destination. Our approach, and experiments, illustrate the effectiveness of using human-inspired motor control algorithms, which provide a scalable hierarchical architecture for autonomous performance of complex goal-directed tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».