論文の概要: TriFinger: An Open-Source Robot for Learning Dexterity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03596v2
• Date: Thu, 21 Jan 2021 20:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 12:23:16.161684
• Title: TriFinger: An Open-Source Robot for Learning Dexterity
• Title（参考訳）: TriFinger: ディクスタリティを学習するオープンソースのロボット
• Authors: Manuel W\"uthrich, Felix Widmaier, Felix Grimminger, Joel Akpo, Shruti Joshi, Vaibhav Agrawal, Bilal Hammoud, Majid Khadiv, Miroslav Bogdanovic, Vincent Berenz, Julian Viereck, Maximilien Naveau, Ludovic Righetti, Bernhard Sch\"olkopf, Stefan Bauer
• Abstract要約: 人間の監督なしに安全に操作できるオープンソースのロボットプラットフォームを提案する。 ハードウェアは安価だが、非常にダイナミックで堅牢で、外部オブジェクトとの複雑な相互作用が可能である。 提案プラットフォームの可能性について,リアルタイム最適制御,スクラッチからの深層強化学習,投球,ライティングなど,数多くの実験を通じて説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.26612195196921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dexterous object manipulation remains an open problem in robotics, despite the rapid progress in machine learning during the past decade. We argue that a hindrance is the high cost of experimentation on real systems, in terms of both time and money. We address this problem by proposing an open-source robotic platform which can safely operate without human supervision. The hardware is inexpensive (about \SI{5000}[\$]{}) yet highly dynamic, robust, and capable of complex interaction with external objects. The software operates at 1-kilohertz and performs safety checks to prevent the hardware from breaking. The easy-to-use front-end (in C++ and Python) is suitable for real-time control as well as deep reinforcement learning. In addition, the software framework is largely robot-agnostic and can hence be used independently of the hardware proposed herein. Finally, we illustrate the potential of the proposed platform through a number of experiments, including real-time optimal control, deep reinforcement learning from scratch, throwing, and writing.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間の機械学習の急速な進歩にもかかわらず、デクサラスオブジェクト操作はロボット工学において未解決の問題のままである。 障害とは、時間とお金の両方の観点から、実システムにおける実験の高コストであると主張する。 我々は、人間の監督なしに安全に操作できるオープンソースのロボットプラットフォームを提案することで、この問題に対処する。 ハードウェアは安価で(約 \SI{5000}[\$]{})、非常に動的で堅牢で、外部オブジェクトとの複雑な相互作用が可能である。 ソフトウェアは1キロヘルツで動作し、ハードウェアが壊れないように安全チェックを行う。 使いやすいフロントエンド(C++とPython)は、リアルタイム制御と深い強化学習に適している。 加えて、ソフトウェアフレームワークはロボットに依存しないため、ここで提案されているハードウェアとは独立して使用できる。 最後に、提案プラットフォームの可能性について、リアルタイム最適制御、スクラッチからの深層強化学習、投球、書き込みなど、数多くの実験を通して説明する。

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