論文の概要: Generalizable Human-Robot Collaborative Assembly Using Imitation Learning and Force Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01434v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 20:35:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 18:19:58.427531
• Title: Generalizable Human-Robot Collaborative Assembly Using Imitation Learning and Force Control
• Title（参考訳）: 模倣学習と力制御を用いた汎用ロボット協調アセンブリ
• Authors: Devesh K. Jha, Siddarth Jain, Diego Romeres, William Yerazunis and Daniel Nikovski
• Abstract要約: 本稿では,実演から学び,ポーズ推定を用いたロボット協調組立システムを提案する。 提案システムでは, ロボット組立シナリオにおいて, 物理的6DoFマニピュレータを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.270360447188196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robots have been steadily increasing their presence in our daily lives, where they can work along with humans to provide assistance in various tasks on industry floors, in offices, and in homes. Automated assembly is one of the key applications of robots, and the next generation assembly systems could become much more efficient by creating collaborative human-robot systems. However, although collaborative robots have been around for decades, their application in truly collaborative systems has been limited. This is because a truly collaborative human-robot system needs to adjust its operation with respect to the uncertainty and imprecision in human actions, ensure safety during interaction, etc. In this paper, we present a system for human-robot collaborative assembly using learning from demonstration and pose estimation, so that the robot can adapt to the uncertainty caused by the operation of humans. Learning from demonstration is used to generate motion trajectories for the robot based on the pose estimate of different goal locations from a deep learning-based vision system. The proposed system is demonstrated using a physical 6 DoF manipulator in a collaborative human-robot assembly scenario. We show successful generalization of the system's operation to changes in the initial and final goal locations through various experiments.
• Abstract（参考訳）: ロボットは私たちの日常生活におけるプレゼンスを着実に増加させており、そこでは人間と一緒に働き、産業用フロア、オフィス、そして家庭で様々なタスクをこなすことができる。 自動組立はロボットの重要な応用の1つであり、次世代の組立システムは協調的な人間-ロボットシステムを作ることでより効率的になるかもしれない。 しかし、コラボレーティブロボットは数十年前から存在するが、真のコラボレーティブシステムへの応用は限られている。 これは、人間の行動の不確実性や不正確性、相互作用中の安全性の確保などに関して、真に協調的な人間ロボットシステムが操作を調整する必要があるためである。 本稿では,ロボットが人間の操作によって生じる不確実性に適応できるように,実演から学び,ポーズ推定を用いたロボット協調組立システムを提案する。 デモからの学習は、深層学習に基づく視覚システムから異なる目標地点のポーズ推定に基づいて、ロボットの動き軌跡を生成するために使用される。 提案システムは, ロボット組立シナリオにおいて, 物理的6DoFマニピュレータを用いて実証する。 実験により,初期および最終目標位置の変化に対するシステムの動作の一般化に成功したことを示す。

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