論文の概要: Learning Force Control for Contact-rich Manipulation Tasks with Rigid
Position-controlled Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00628v3
- Date: Mon, 20 Jul 2020 02:39:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 05:07:22.949539
- Title: Learning Force Control for Contact-rich Manipulation Tasks with Rigid
Position-controlled Robots
- Title(参考訳): 剛体位置制御ロボットを用いたコンタクトリッチマニピュレーションタスクの学習力制御
- Authors: Cristian Camilo Beltran-Hernandez, Damien Petit, Ixchel G.
Ramirez-Alpizar, Takayuki Nishi, Shinichi Kikuchi, Takamitsu Matsubara,
Kensuke Harada
- Abstract要約: 従来の力制御とRL手法を組み合わせた学習に基づく力制御フレームワークを提案する。
このような制御方式の中で,位置制御ロボットによる力制御を実現するために,従来の2つの手法を実装した。
最後に,実剛性ロボットマニピュレータを用いた操作作業において,RLエージェントを安全に訓練するためのフェールセーフ機構を開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.815369993136512
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforcement Learning (RL) methods have been proven successful in solving
manipulation tasks autonomously. However, RL is still not widely adopted on
real robotic systems because working with real hardware entails additional
challenges, especially when using rigid position-controlled manipulators. These
challenges include the need for a robust controller to avoid undesired
behavior, that risk damaging the robot and its environment, and constant
supervision from a human operator. The main contributions of this work are,
first, we proposed a learning-based force control framework combining RL
techniques with traditional force control. Within said control scheme, we
implemented two different conventional approaches to achieve force control with
position-controlled robots; one is a modified parallel position/force control,
and the other is an admittance control. Secondly, we empirically study both
control schemes when used as the action space of the RL agent. Thirdly, we
developed a fail-safe mechanism for safely training an RL agent on manipulation
tasks using a real rigid robot manipulator. The proposed methods are validated
on simulation and a real robot, an UR3 e-series robotic arm.
- Abstract(参考訳): 強化学習(Reinforcement Learning, RL)法は, 作業の自律的解決に成功している。
しかし、実際のハードウェアで作業する場合、特に剛体位置制御マニピュレータを使用する場合、追加の課題が伴うため、rlはまだ実際のロボットシステムで広く採用されていない。
これらの課題には、望ましくない行動を避けるための堅牢なコントローラーの必要性、ロボットとその環境を損なうリスク、そして人間のオペレーターからの継続的な監督などが含まれる。
この研究の主な貢献は、まず、RL技術と従来の力制御を組み合わせた学習に基づく力制御フレームワークを提案することである。
この制御方式では, 位置制御ロボットによる力制御を実現するために, 位置/力制御を改良した並列制御と, アドミタンス制御の2つの方法を実装した。
第2に、RLエージェントの作用空間として用いる際の制御方式を実証的に検討する。
第3に,実剛性ロボットマニピュレータを用いた操作作業において,RLエージェントを安全に訓練するためのフェールセーフ機構を開発した。
提案手法はシミュレーションと実ロボットであるur3 eシリーズロボットアーム上で検証される。
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