論文の概要: Co-Evolution of Multi-Robot Controllers and Task Cues for Off-World Open Pit Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09149v1
• Date: Sat, 19 Sep 2020 03:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 21:18:45.375176
• Title: Co-Evolution of Multi-Robot Controllers and Task Cues for Off-World Open Pit Mining
• Title（参考訳）: オフワールドオープンピットマイニングのためのマルチロボットコントローラとタスクキューの共進化
• Authors: Jekan Thangavelautham and Yinan Xu
• Abstract要約: 本稿では,マルチロボット掘削とサイト準備のシナリオにおいて,スケーラブルなコントローラを開発するための新しい手法を提案する。 コントローラは空白のスレートから始まり、人間による操作スクリプトや、掘削機の運動学や力学の詳細なモデリングを必要としない。 本稿では,テンプレートとタスクキューを用いてグループパフォーマンスをさらに向上し,アンタゴニティを最小化する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots are ideal for open-pit mining on the Moon as its a dull, dirty, and dangerous task. The challenge is to scale up productivity with an ever-increasing number of robots. This paper presents a novel method for developing scalable controllers for use in multi-robot excavation and site-preparation scenarios. The controller starts with a blank slate and does not require human-authored operations scripts nor detailed modeling of the kinematics and dynamics of the excavator. The 'Artificial Neural Tissue' (ANT) architecture is used as a control system for autonomous robot teams to perform resource gathering. This control architecture combines a variable-topology neural-network structure with a coarse-coding strategy that permits specialized areas to develop in the tissue. Our work in this field shows that fleets of autonomous decentralized robots have an optimal operating density. Too few robots result in insufficient labor, while too many robots cause antagonism, where the robots undo each other's work and are stuck in gridlock. In this paper, we explore the use of templates and task cues to improve group performance further and minimize antagonism. Our results show light beacons and task cues are effective in sparking new and innovative solutions at improving robot performance when placed under stressful situations such as severe time-constraint.
• Abstract（参考訳）: ロボットは、月の露天掘りに理想的であり、鈍く、汚く、危険なタスクである。 課題は、ますます多くのロボットで生産性を高めることだ。 本稿では,マルチロボット探査や現場準備シナリオに使用するスケーラブルなコントローラを開発するための新しい手法を提案する。 コントローラは空白のスレートから始まり、人間による操作スクリプトや、掘削機の運動学とダイナミクスの詳細なモデリングを必要としない。 人工神経組織(ant)アーキテクチャは、自律ロボットチームがリソース収集を行うための制御システムとして使用される。 この制御アーキテクチャは、可変トポロジーの神経ネットワーク構造と粗いコード戦略を組み合わせることで、特定の領域を組織内で開発することができる。 この分野での我々の研究は、自律分散ロボットの群れが最適な運用密度を持っていることを示している。 ロボットが少なすぎると労働力が不足し、多くのロボットが敵意を抱き、ロボットがお互いの仕事を解き放ち、群れの中で立ち往生する。 本稿では,グループパフォーマンスをさらに向上させ,反抗を最小限に抑えるためのテンプレートとタスクの手がかりについて検討する。 本研究は,光ビーコンとタスクキューが,重度の時間制約などのストレス条件下でのロボット性能向上に有効であることを示す。

関連論文リスト

• Physical Simulation for Multi-agent Multi-machine Tending [11.017120167486448]
  強化学習(RL)は,ロボットが環境とのインタラクションを通じて学習できる,有望なソリューションを提供する。 我々は、シンプルなロボットシステムを活用して、製造環境で大きな高価なロボットをデプロイすることなく、RLと“リアル”なデータで作業しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T17:57:44Z)
• COHERENT: Collaboration of Heterogeneous Multi-Robot System with Large Language Models [49.24666980374751]
  COHERENTは、異種マルチロボットシステムの協調のための新しいLCMベースのタスク計画フレームワークである。 提案-実行-フィードバック-調整機構は,個々のロボットに対して動作を分解・割り当てするように設計されている。 実験の結果,我々の研究は,成功率と実行効率の面で,従来の手法をはるかに上回っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T15:53:41Z)
• Grounding Language Models in Autonomous Loco-manipulation Tasks [3.8363685417355557]
  異なるシナリオにおけるタスクに基づいて行動を学び、選択し、計画する新しいフレームワークを提案する。 我々は,大規模言語モデル(LLM)の計画と推論機能を活用し,階層的なタスクグラフを構築する。 CENTAUROロボットを用いたシミュレーションおよび実世界の実験により、言語モデルに基づくプランナーが、新しいロコ操作タスクに効率的に適応できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T15:27:48Z)
• Robotic warehousing operations: a learn-then-optimize approach to large-scale neighborhood search [84.39855372157616]
  本稿では,ワークステーションの注文処理,アイテムポッドの割り当て,ワークステーションでの注文処理のスケジュールを最適化することで,ウェアハウジングにおけるロボット部品対ピッカー操作を支援する。 そこで我々は, 大規模近傍探索を用いて, サブプロブレム生成に対する学習を最適化する手法を提案する。 Amazon Roboticsと共同で、我々のモデルとアルゴリズムは、最先端のアプローチよりも、実用的な問題に対するより強力なソリューションを生み出していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T20:22:22Z)
• Unifying 3D Representation and Control of Diverse Robots with a Single Camera [48.279199537720714]
  我々は,ロボットを視覚のみからモデル化し,制御することを自律的に学習するアーキテクチャであるNeural Jacobian Fieldsを紹介する。 提案手法は,正確なクローズドループ制御を実現し,各ロボットの因果動的構造を復元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:55:49Z)
• HumanoidBench: Simulated Humanoid Benchmark for Whole-Body Locomotion and Manipulation [50.616995671367704]
  そこで本研究では,人型ロボットが器用な手を備えた,高次元シミュレーション型ロボット学習ベンチマークHumanoidBenchを提案する。 その結果,現在最先端の強化学習アルゴリズムがほとんどのタスクに支障をきたすのに対して,階層的学習アプローチはロバストな低レベルポリシーに支えられた場合,優れた性能を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T17:45:44Z)
• RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real and Simulation [77.41969287400977]
  本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。 自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。 我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T15:12:00Z)
• Exploring the effects of robotic design on learning and neural control [0.0]
  論文は神経制御装置ではなく ロボット体の開発に焦点を当てています 私は、マルチタスク設定でニューラルネットワークが直面する現在の落とし穴の多くを克服できるように、ロボットを設計できることを発見しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T15:17:34Z)
• GenLoco: Generalized Locomotion Controllers for Quadrupedal Robots [87.32145104894754]
  四足歩行ロボットのための汎用ロコモーション(GenLoco)コントローラを訓練するためのフレームワークを提案する。 本フレームワークは,多種多様な四足歩行ロボットに展開可能な汎用ロコモーションコントローラを合成する。 我々のモデルは、より一般的な制御戦略を取得し、新しいシミュレーションロボットや実世界のロボットに直接移行できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:14:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。