論文の概要: Malleable Agents for Re-Configurable Robotic Manipulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02395v1
• Date: Fri, 4 Feb 2022 21:22:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 17:11:40.909534
• Title: Malleable Agents for Re-Configurable Robotic Manipulators
• Title（参考訳）: 再構成可能なロボットマニピュレータの適合剤
• Authors: Athindran Ramesh Kumar, Gurudutt Hosangadi
• Abstract要約: 本稿では,深部ニューラルネットワークにシーケンスニューラルネットワークを組み込んだRLエージェントを提案する。 ドメインランダム化の新たなツールにより、このエージェントはリンクの数/長さやダイナミックスノイズの異なる構成に適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Re-configurable robots potentially have more utility and flexibility for many real-world tasks. Designing a learning agent to operate such robots requires adapting to different configurations. While deep reinforcement learning has had immense success in robotic manipulation, domain adaptation is a significant problem that limits its applicability to real-world robotics. We focus on robotic arms with multiple rigid links connected by joints. Recent attempts have performed domain adaptation and Sim2Real transfer to provide robustness to robotic arm dynamics and sensor/camera variations. However, there have been no previous attempts to adapt to robotic arms with a varying number of links. We propose an RL agent with sequence neural networks embedded in the deep neural network to adapt to robotic arms that have a varying number of links. Further, with the additional tool of domain randomization, this agent adapts to different configurations with varying number/length of links and dynamics noise. We perform simulations on a 2D N-link arm to show the ability of our network to transfer and generalize efficiently.
• Abstract（参考訳）: 再構成可能なロボットは、多くの現実世界のタスクでより有用で柔軟性がある可能性がある。 このようなロボットを操作するための学習エージェントを設計するには、異なる構成に適応する必要がある。 深層強化学習はロボット操作において大きな成功を収めてきたが、ドメイン適応は現実世界のロボット工学に適用性を制限する重要な問題である。 関節で繋がった複数の剛体リンクを持つロボットアームに焦点を当てる。 最近の試みでは、ロボットアームのダイナミクスとセンサー/カメラのバリエーションにロバスト性を提供するため、ドメイン適応とsim2実数転送が行われた。 しかし、異なる数のリンクを持つロボットアームに適応する試みは、これまで行われていなかった。 本稿では,深部ニューラルネットワークにシーケンスニューラルネットワークを組み込んだRLエージェントを提案する。 さらに、ドメインのランダム化のための追加のツールにより、リンクの数/長さやダイナミクスノイズが異なる異なる構成に適応する。 2次元nリンクアーム上でシミュレーションを行い、ネットワークの効率的な転送と一般化の能力を示す。

関連論文リスト

• 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)
• 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)
• Dynamic Handover: Throw and Catch with Bimanual Hands [30.206469112964033]
  この問題を解決するために、ロボットアームに2本の指を取り付けたシステムを設計する。 シミュレーションにおいてマルチエージェント強化学習を用いてシステムを訓練し、実ロボットにデプロイするためのSim2Real転送を実行する。 Sim2Realのギャップを克服するために、オブジェクトの軌道予測モデルを学ぶことを含む、複数の新しいアルゴリズム設計を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T17:49:25Z)
• ImitationNet: Unsupervised Human-to-Robot Motion Retargeting via Shared Latent Space [9.806227900768926]
  本稿では,ロボットの動きに対する新しいディープラーニング手法を提案する。 本手法では,新しいロボットへの翻訳を容易にする,人間とロボットのペアデータを必要としない。 我々のモデルは、効率と精度の観点から、人間とロボットの類似性に関する既存の研究よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T08:55:04Z)
• RoboCat: A Self-Improving Generalist Agent for Robotic Manipulation [33.10577695383743]
  ロボット操作のためのマルチタスク汎用エージェントRoboCatを提案する。 このデータは、シミュレートされた本物のロボットアームから、さまざまな観察とアクションのセットでモーターコントロールスキルの大規模なレパートリーにまたがる。 RoboCatでは、ゼロショットだけでなく、100-1000例のみを用いて適応することで、新しいタスクやロボットに一般化する能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T17:35:20Z)
• HERD: Continuous Human-to-Robot Evolution for Learning from Human Demonstration [57.045140028275036]
  本研究では,マイクロ進化的強化学習を用いて,操作スキルを人間からロボットに伝達可能であることを示す。 本稿では,ロボットの進化経路とポリシーを協調的に最適化する多次元進化経路探索アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T15:56:13Z)
• 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)
• A Transferable Legged Mobile Manipulation Framework Based on Disturbance Predictive Control [15.044159090957292]
  四足歩行ロボットにロボットアームを装着した足の移動操作は、ロボットの性能を大幅に向上させる。 本稿では,潜在動的アダプタを用いた強化学習スキームを低レベルコントローラに組み込んだ統合フレームワーク外乱予測制御を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T14:54:10Z)
• REvolveR: Continuous Evolutionary Models for Robot-to-robot Policy Transfer [57.045140028275036]
  本研究では,運動学や形態学など,異なるパラメータを持つ2つの異なるロボット間でポリシーを伝達する問題を考察する。 模倣学習手法を含む動作や状態遷移の分布を一致させることで、新しいポリシーを訓練する既存のアプローチは、最適な動作や/または状態分布が異なるロボットでミスマッチしているために失敗する。 本稿では,物理シミュレータに実装されたロボット政策伝達に連続的進化モデルを用いることで,$RevolveR$という新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T18:50:25Z)
• V-MAO: Generative Modeling for Multi-Arm Manipulation of Articulated Objects [51.79035249464852]
  本稿では,音声による物体のマルチアーム操作を学習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,各ロボットアームの剛部上の接触点分布を学習する変動生成モデルを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-07T02:31:09Z)

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。