論文の概要: Economical Precise Manipulation and Auto Eye-Hand Coordination with Binocular Visual Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05963v1
• Date: Thu, 12 May 2022 09:01:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:05:57.861577
• Title: Economical Precise Manipulation and Auto Eye-Hand Coordination with Binocular Visual Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 両眼視覚強化学習による経済的精密操作と自己眼球協調
• Authors: Yiwen Chen, Sheng Guo, Lei Zhou, Xian Yao Ng, Marcelo H. Ang Jr
• Abstract要約: 本研究は、未知のアイハンド調整に焦点をあて、アイ・イン・ハンド・カメラのキャリブレーションを自動で行う様々な方法を提案する。 提案手法は4つのタスクに対して最小限のコストで競争的に良い結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.577339793821471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precision robotic manipulation tasks (insertion, screwing, precisely pick, precisely place) are required in many scenarios. Previous methods achieved good performance on such manipulation tasks. However, such methods typically require tedious calibration or expensive sensors. 3D/RGB-D cameras and torque/force sensors add to the cost of the robotic application and may not always be economical. In this work, we aim to solve these but using only weak-calibrated and low-cost webcams. We propose Binocular Alignment Learning (BAL), which could automatically learn the eye-hand coordination and points alignment capabilities to solve the four tasks. Our work focuses on working with unknown eye-hand coordination and proposes different ways of performing eye-in-hand camera calibration automatically. The algorithm was trained in simulation and used a practical pipeline to achieve sim2real and test it on the real robot. Our method achieves a competitively good result with minimal cost on the four tasks.
• Abstract（参考訳）: 多くのシナリオでは、精密なロボット操作タスク(挿入、ねじ、正確に選択)が必須である。 従来手法はこのような操作タスクで優れた性能を達成していた。 しかし、このような方法は通常は面倒なキャリブレーションや高価なセンサーを必要とする。 3D/RGB-Dカメラとトルク/フォースセンサーはロボットアプリケーションのコストを増し、必ずしも経済的ではないかもしれない。 本研究では,弱いキャリブレーションと低コストのウェブカメラのみを用いて,これらの問題を解決することを目的とする。 両眼アライメント学習(BAL)を提案し,眼の協調とポイントアライメント機能を自動的に学習して4つの課題を解決する。 本研究は未知の眼球運動に焦点をあて,眼球運動の自動キャリブレーション手法を提案する。 このアルゴリズムはシミュレーションで訓練され、実用的なパイプラインを使ってsim2realを実現し、実際のロボットでテストした。 提案手法は,4つのタスクに最小限のコストで,競争力に優れた結果が得られる。

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