論文の概要: Learning and Sequencing of Object-Centric Manipulation Skills for Industrial Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10471v1
• Date: Mon, 24 Aug 2020 14:20:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 12:34:08.108283
• Title: Learning and Sequencing of Object-Centric Manipulation Skills for Industrial Tasks
• Title（参考訳）: 産業タスクにおけるオブジェクト中心操作スキルの学習とシークエンシング
• Authors: Leonel Rozo, Meng Guo, Andras G. Kupcsik, Marco Todescato, Philipp Schillinger, Markus Giftthaler, Matthias Ochs, Markus Spies, Nicolai Waniek, Patrick Kesper, Mathias B\"uerger
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト中心の隠れセミマルコフモデルを用いて,ロボットのスキルシーケンスを高速に符号化するアルゴリズムを提案する。 学習したスキルモデルは、多モーダルな(時間的および空間的な)軌道分布を符号化することができる。 本研究では,産業用組立作業用ロボットアーム7台について実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.308562047398542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Enabling robots to quickly learn manipulation skills is an important, yet challenging problem. Such manipulation skills should be flexible, e.g., be able adapt to the current workspace configuration. Furthermore, to accomplish complex manipulation tasks, robots should be able to sequence several skills and adapt them to changing situations. In this work, we propose a rapid robot skill-sequencing algorithm, where the skills are encoded by object-centric hidden semi-Markov models. The learned skill models can encode multimodal (temporal and spatial) trajectory distributions. This approach significantly reduces manual modeling efforts, while ensuring a high degree of flexibility and re-usability of learned skills. Given a task goal and a set of generic skills, our framework computes smooth transitions between skill instances. To compute the corresponding optimal end-effector trajectory in task space we rely on Riemannian optimal controller. We demonstrate this approach on a 7 DoF robot arm for industrial assembly tasks.
• Abstract（参考訳）: 操作スキルを素早く習得するロボットの開発は、重要な問題だが難しい問題だ。 そのような操作スキルは柔軟でなければならない。例えば、現在のワークスペースの設定に適応できる。 さらに、複雑な操作タスクを実現するために、ロボットはいくつかのスキルを順序付けし、変化する状況に適応できるべきである。 本研究では,オブジェクト中心の隠れセミマルコフモデルを用いて,スキルを符号化する高速ロボットのスキルシーケンシングアルゴリズムを提案する。 学習スキルモデルは、マルチモーダル(時間的および空間的)軌道分布を符号化することができる。 このアプローチは、高い柔軟性と学習スキルの再使用性を確保しながら、手動モデリングの労力を大幅に削減します。 タスク目標と一般的なスキルセットが与えられた場合、私たちのフレームワークはスキルインスタンス間のスムーズな移行を計算します。 タスク空間における対応する最適エンドエフェクタ軌道を計算するには、リーマン最適制御器に依存する。 本研究では,産業用組立作業用ロボットアーム7台について実演する。

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