論文の概要: A Contact-Safe Reinforcement Learning Framework for Contact-Rich Robot Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13438v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 10:35:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 13:45:44.385792
• Title: A Contact-Safe Reinforcement Learning Framework for Contact-Rich Robot Manipulation
• Title（参考訳）: コンタクトリッチロボットマニピュレーションのためのコンタクトセーフ強化学習フレームワーク
• Authors: Xiang Zhu, Shucheng Kang and Jianyu Chen
• Abstract要約: 本稿では,コンタクトリッチロボット操作のためのコンタクトセーフ強化学習フレームワークを提案する。 RLポリシーがロボットアームと環境の予期せぬ衝突を引き起こすと、我々のフレームワークはすぐに衝突を検出し、接触力を小さくすることができる。 本手法は, 予期せぬ衝突のシナリオ下であっても, タスク空間とジョイント空間の両方で接触力を小さく抑えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0768619194124005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning shows great potential to solve complex contact-rich robot manipulation tasks. However, the safety of using RL in the real world is a crucial problem, since unexpected dangerous collisions might happen when the RL policy is imperfect during training or in unseen scenarios. In this paper, we propose a contact-safe reinforcement learning framework for contact-rich robot manipulation, which maintains safety in both the task space and joint space. When the RL policy causes unexpected collisions between the robot arm and the environment, our framework is able to immediately detect the collision and ensure the contact force to be small. Furthermore, the end-effector is enforced to perform contact-rich tasks compliantly, while keeping robust to external disturbances. We train the RL policy in simulation and transfer it to the real robot. Real world experiments on robot wiping tasks show that our method is able to keep the contact force small both in task space and joint space even when the policy is under unseen scenario with unexpected collision, while rejecting the disturbances on the main task.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、複雑な接触に富むロボット操作タスクを解決する大きな可能性を示している。 しかし、トレーニング中や目に見えないシナリオでRLポリシーが不完全であった場合、予期せぬ危険な衝突が起こる可能性があるため、現実世界でのRLの使用の安全性は重大な問題である。 本稿では,タスク空間と関節空間の両方の安全性を維持する,コンタクトリッチロボット操作のためのコンタクトセーフ強化学習フレームワークを提案する。 rlポリシーがロボットアームと環境との予期せぬ衝突を引き起こすと、枠組みは即座に衝突を検出し、接触力の小さいことを保証することができる。 さらに、エンドエフェクタは、外部の障害に頑健なまま、コンタクトリッチなタスクを順に実行するように強制される。 我々はシミュレーションでRLポリシーを訓練し、それを実際のロボットに転送する。 ロボットワイピングタスクの現実的な実験は,本手法が主タスクの乱れを拒絶しながら,予期せぬ衝突のシナリオ下であっても,タスク空間と関節空間の両方で接触力を小さく抑えることができることを示している。

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