Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Representations of Object Geometry for Reinforcement Learning of Interactive Grasping Policies

論文の概要: Efficient Representations of Object Geometry for Reinforcement Learning of Interactive Grasping Policies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10957v1
Date: Sun, 20 Nov 2022 11:47:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-22 19:03:19.354839
Title: Efficient Representations of Object Geometry for Reinforcement Learning of Interactive Grasping Policies
Title（参考訳）: 対話的把持方針の強化学習のためのオブジェクト幾何の効率的な表現
Authors: Malte Mosbach, Sven Behnke
Abstract要約: 本稿では,様々な幾何学的に異なる実世界の物体の対話的把握を学習する強化学習フレームワークを提案する。学習したインタラクティブなポリシーのビデオはhttps://maltemosbach.org/io/geometry_aware_grasping_policiesで公開されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.998917158604694
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Grasping objects of different shapes and sizes - a foundational, effortless skill for humans - remains a challenging task in robotics. Although model-based approaches can predict stable grasp configurations for known object models, they struggle to generalize to novel objects and often operate in a non-interactive open-loop manner. In this work, we present a reinforcement learning framework that learns the interactive grasping of various geometrically distinct real-world objects by continuously controlling an anthropomorphic robotic hand. We explore several explicit representations of object geometry as input to the policy. Moreover, we propose to inform the policy implicitly through signed distances and show that this is naturally suited to guide the search through a shaped reward component. Finally, we demonstrate that the proposed framework is able to learn even in more challenging conditions, such as targeted grasping from a cluttered bin. Necessary pre-grasping behaviors such as object reorientation and utilization of environmental constraints emerge in this case. Videos of learned interactive policies are available at https://maltemosbach.github. io/geometry_aware_grasping_policies.
Abstract（参考訳）: 形状や大きさの異なる物体をグラッピングすることは、人間にとって基礎的で努力の要らないスキルだ。モデルに基づくアプローチは、既知のオブジェクトモデルの安定した把握構成を予測できるが、新しいオブジェクトへの一般化に苦慮し、しばしば非インタラクティブなオープンループ方式で動作する。本研究では,人間型ロボットハンドを連続的に制御することにより,様々な幾何学的に異なる実世界の物体の対話的把握を学習する強化学習フレームワークを提案する。ポリシーのインプットとして、オブジェクト幾何の明示的な表現をいくつか検討する。さらに,署名された距離を通じて暗黙的にポリシーを通知し,この手法が,形状の報酬成分による探索に自然に適していることを示す。最後に,提案フレームワークは,乱雑なビンからのターゲット把握など,より困難な条件でも学習可能であることを示す。この場合, 物体の配向や環境制約の利用など, 必要なプレグラスピング行動が出現する。学習したインタラクティブなポリシーのビデオはhttps://maltemosbach.github.comで公開されている。 io/geometry_aware_grasping_policiesの略。

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