論文の概要: Training Robots without Robots: Deep Imitation Learning for Master-to-Robot Policy Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09574v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 10:27:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 01:23:43.343603
• Title: Training Robots without Robots: Deep Imitation Learning for Master-to-Robot Policy Transfer
• Title（参考訳）: ロボットのいない訓練ロボット:マスター・ツー・ロボット政策伝達のための深層模倣学習
• Authors: Heecheol Kim, Yoshiyuki Ohmura, Akihiko Nagakubo, and Yasuo Kuniyoshi
• Abstract要約: 深層模倣学習は、デモサンプルのみを必要とするため、ロボット操作に有望である。 既存の実証手法には欠点があり、双方向遠隔操作には複雑な制御方式が必要であり、高価である。 本研究は、力覚フィードバックに基づく操作タスクをロボットに教える必要がない新しいM2Rポリシー伝達システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.318590074766604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep imitation learning is promising for robot manipulation because it only requires demonstration samples. In this study, deep imitation learning is applied to tasks that require force feedback. However, existing demonstration methods have deficiencies; bilateral teleoperation requires a complex control scheme and is expensive, and kinesthetic teaching suffers from visual distractions from human intervention. This research proposes a new master-to-robot (M2R) policy transfer system that does not require robots for teaching force feedback-based manipulation tasks. The human directly demonstrates a task using a controller. This controller resembles the kinematic parameters of the robot arm and uses the same end-effector with force/torque (F/T) sensors to measure the force feedback. Using this controller, the operator can feel force feedback without a bilateral system. The proposed method can overcome domain gaps between the master and robot using gaze-based imitation learning and a simple calibration method. Furthermore, a Transformer is applied to infer policy from F/T sensory input. The proposed system was evaluated on a bottle-cap-opening task that requires force feedback.
• Abstract（参考訳）: 深層模倣学習は、デモサンプルのみを必要とするため、ロボット操作に有望である。 本研究では,強いフィードバックを必要とするタスクに対して,深い模倣学習を適用する。 両者の遠隔操作は複雑な制御方式を必要とし、高価であり、審美的指導は人間の介入による視覚障害に苦しむ。 本研究は、力覚フィードバックに基づく操作タスクをロボットに教える必要がない新しいM2Rポリシー伝達システムを提案する。 人間は、コントローラを使用してタスクを直接示します。 このコントローラはロボットアームの運動パラメータに似ており、力/トルク(F/T)センサーを備えた同じエンドエフェクターを用いて力フィードバックを測定する。 このコントローラを使用すると、オペレータは双方向のシステムなしで力フィードバックを感じることができる。 提案手法は,視線に基づく模倣学習と単純な校正手法を用いて,マスタとロボット間の領域ギャップを克服する。 さらに、F/Tセンサ入力からポリシーを推測するためにトランスフォーマーを適用する。 提案システムは, 強制フィードバックを必要とするボトルキャップ開放作業に基づいて評価した。

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