論文の概要: Rotating without Seeing: Towards In-hand Dexterity through Touch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10880v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 05:38:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 16:40:56.962838
• Title: Rotating without Seeing: Towards In-hand Dexterity through Touch
• Title（参考訳）: 見ることなく回転する:タッチによるデクスタリティを目指して
• Authors: Zhao-Heng Yin, Binghao Huang, Yuzhe Qin, Qifeng Chen, Xiaolong Wang
• Abstract要約: 本稿では,触覚のみを用いて手動で物体を回転させる手法を提案する。 ロボットハンドの片側をオーバーレイする高密度二分力センサ(タッチまたはタッチなし)を用いた新しいシステム設計を提案する。 シミュレーションにおいて,多種多様な物体に対する強化学習を用いて手動回転ポリシーを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.87509744768282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tactile information plays a critical role in human dexterity. It reveals useful contact information that may not be inferred directly from vision. In fact, humans can even perform in-hand dexterous manipulation without using vision. Can we enable the same ability for the multi-finger robot hand? In this paper, we propose to perform in-hand object rotation using only touching without seeing the object. Instead of relying on precise tactile sensing in a small region, we introduce a new system design using dense binary force sensors (touch or no touch) overlaying one side of the whole robot hand (palm, finger links, fingertips). Such a design is low-cost, giving a larger coverage of the object, and minimizing the Sim2Real gap at the same time. We train an in-hand rotation policy using Reinforcement Learning on diverse objects in simulation. Relying on touch-only sensing, we can directly deploy the policy in a real robot hand and rotate novel objects that are not presented in training. Extensive ablations are performed on how tactile information help in-hand manipulation. Our project is available at https://touchdexterity.github.io.
• Abstract（参考訳）: 触覚情報は人間の器用さにおいて重要な役割を果たす。 これは視覚から直接推測できない有用な接触情報を明らかにする。 実際、人間は視覚を使わずに手作業で操作することも可能である。 マルチフィンガーロボットでも同じ機能を実現できるだろうか? 本稿では,物体を目にせずに触りながら物体の回転を行う方法を提案する。 ロボットハンドの片側(手のひら、指のリンク、指先)を重ねて、密集した二分力センサー(タッチか無タッチか)を用いた新しいシステムデザインを導入する。 このような設計は低コストであり、オブジェクトのカバー範囲を大きくし、同時にsim2realギャップを最小化する。 シミュレーションにおいて多種多様な物体に対する強化学習を用いて手動回転ポリシーを訓練する。 タッチのみのセンシングに頼ることで、実際のロボットハンドにポリシーを直接配置し、トレーニングで提示されない新しいオブジェクトを回転させることができる。 触覚情報がどのように手動操作に役立てるか、徹底的な改善がなされる。 私たちのプロジェクトはhttps://touchdexterity.github.ioで利用可能です。

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