論文の概要: Zero-Shot Transfer of Haptics-Based Object Insertion Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12587v3
• Date: Thu, 8 Jun 2023 01:16:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 19:51:28.875693
• Title: Zero-Shot Transfer of Haptics-Based Object Insertion Policies
• Title（参考訳）: 触覚に基づく物体挿入ポリシーのゼロショット転送
• Authors: Samarth Brahmbhatt, Ankur Deka, Andrew Spielberg, Matthias M\"uller
• Abstract要約: 人間は自然に触覚フィードバックを利用して、食器洗い機をロードしたり、本棚を張ったりといった、コンタクトが豊富なタスクをこなします。 現在のロボットシステムは、しばしば戦略的に配置された環境センサーに依存するため、予期せぬ接触を避けることに重点を置いている。 我々は,プレートをスロットホルダーに積載するコンタクトリッチホームタスクのシミュレーションにおいて,接触露光操作ポリシーを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.711534127073492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans naturally exploit haptic feedback during contact-rich tasks like loading a dishwasher or stocking a bookshelf. Current robotic systems focus on avoiding unexpected contact, often relying on strategically placed environment sensors. Recently, contact-exploiting manipulation policies have been trained in simulation and deployed on real robots. However, they require some form of real-world adaptation to bridge the sim-to-real gap, which might not be feasible in all scenarios. In this paper we train a contact-exploiting manipulation policy in simulation for the contact-rich household task of loading plates into a slotted holder, which transfers without any fine-tuning to the real robot. We investigate various factors necessary for this zero-shot transfer, like time delay modeling, memory representation, and domain randomization. Our policy transfers with minimal sim-to-real gap and significantly outperforms heuristic and learnt baselines. It also generalizes to plates of different sizes and weights. Demonstration videos and code are available at https://sites.google.com/view/compliant-object-insertion.
• Abstract（参考訳）: 人間は自然に、食器洗い機を積んだり、本棚を積んだりといった、接触の多いタスク中に触覚フィードバックを利用する。 現在のロボットシステムは予期せぬ接触を避けることに注力しており、しばしば戦略的に配置された環境センサーに依存している。 近年,実際のロボット上での接触探索操作ポリシの訓練が進められている。 しかし、シム・トゥ・リアルギャップを橋渡しするには何らかの実世界適応が必要であり、全てのシナリオで実現不可能である。 本稿では,プレートをスロット式ホルダに積載するコンタクトリッチホームタスクのシミュレーションにおいて,実際のロボットに微調整を行なわずに伝達する接触探索操作ポリシーを訓練する。 我々は、時間遅延モデリング、メモリ表現、ドメインのランダム化など、このゼロショット転送に必要な様々な要因について検討する。 我々の方針は、最小限のsim-to-realギャップで伝達し、ヒューリスティックかつ学習ベースラインを著しく上回る。 大きさや重量の異なるプレートにも一般化される。 デモビデオとコードはhttps://sites.google.com/view/compliant-object-insertionで入手できる。

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