論文の概要: InsertionNet -- A Scalable Solution for Insertion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14223v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 09:21:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 13:07:29.850443
• Title: InsertionNet -- A Scalable Solution for Insertion
• Title（参考訳）: InsertionNet - インストールのためのスケーラブルなソリューション
• Authors: Oren Spector and Dotan Di Castro
• Abstract要約: 複雑な組み立てプロセスは、握りと挿入の2つの主要なアクティビティのシーケンスとして記述できる。 先行知識(例えばLfDや残留ポリシー)を持つ最近のRLアプローチが採用されている。 本稿では,この課題を回帰問題として定式化する。 視覚入力と力入力を組み合わせることで,16種類の挿入タスクに10分未満でスケールできることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6947442090579469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complicated assembly processes can be described as a sequence of two main activities: grasping and insertion. While general grasping solutions are common in industry, insertion is still only applicable to small subsets of problems, mainly ones involving simple shapes in fixed locations and in which the variations are not taken into consideration. Recently, RL approaches with prior knowledge (e.g., LfD or residual policy) have been adopted. However, these approaches might be problematic in contact-rich tasks since interaction might endanger the robot and its equipment. In this paper, we tackled this challenge by formulating the problem as a regression problem. By combining visual and force inputs, we demonstrate that our method can scale to 16 different insertion tasks in less than 10 minutes. The resulting policies are robust to changes in the socket position, orientation or peg color, as well as to small differences in peg shape. Finally, we demonstrate an end-to-end solution for 2 complex assembly tasks with multi-insertion objectives when the assembly board is randomly placed on a table.
• Abstract（参考訳）: 複雑な組み立てプロセスは、握りと挿入の2つの主要なアクティビティのシーケンスとして記述できる。 一般的な把握解は業界では一般的であるが、挿入は、固定された位置における単純な形状と、そのバリエーションを考慮していない部分集合にのみ適用される。 近年、事前知識(例えばLfDや残留ポリシー)を持つRLアプローチが採用されている。 しかし、これらのアプローチはロボットとその機器を危険にさらす可能性があるため、接触の多いタスクでは問題となる可能性がある。 本稿では,この問題を回帰問題として定式化し,この問題に対処する。 視覚入力と力入力を組み合わせることで,10分以内で16個の挿入タスクにスケールアップできることを実証する。 結果として得られるポリシーはソケットの位置や方向、ペグの色の変化やペグ形状の小さな違いに対して堅牢である。 最後に,組立基板をランダムにテーブル上に配置した場合に,複数挿入目標を持つ2つの複雑な組立タスクに対するエンドツーエンドのソリューションを示す。

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