論文の概要: A Learning-based Adaptive Compliance Method for Symmetric Bi-manual Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15262v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 12:53:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 00:35:58.397658
• Title: A Learning-based Adaptive Compliance Method for Symmetric Bi-manual Manipulation
• Title（参考訳）: シンメトリバイマニュアルマニピュレーションのための学習型適応コンプライアンス手法
• Authors: Yuxue Cao, Wenbo Zhao, Shengjie Wang, Xiang Zheng, Wenke Ma, Zhaolei Wang, Tao Zhang,
• Abstract要約: シンメトリバイマニュアル操作は、軌道上での操作において必須のスキルである。 従来の手法では、モーションプランニングとコンプライアンスコントロールは2つの別々のモジュールと見なされてきた。 本稿では,対称的双方向操作の効率性とロバスト性を向上させる学習型適応コンプライアンスアルゴリズム(LAC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.061684545690882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Symmetric bi-manual manipulation is an essential skill in on-orbit operations due to its potent load capacity. Previous works have applied compliant control to maintain the stability of manipulations. However, traditional methods have viewed motion planning and compliant control as two separate modules, which can lead to conflicts with the simultaneous change of the desired trajectory and impedance parameters in the presence of external forces and disturbances. Additionally, the joint usage of these two modules requires experts to manually adjust parameters. To achieve high efficiency while enhancing adaptability, we propose a novel Learning-based Adaptive Compliance algorithm (LAC) that improves the efficiency and robustness of symmetric bi-manual manipulation. Specifically, the algorithm framework integrates desired trajectory generation and impedance-parameter adjustment under a unified framework to mitigate contradictions and improve efficiency. Second, we introduce a centralized Actor-Critic framework with LSTM networks preprocessing the force states, enhancing the synchronization of bi-manual manipulation. When evaluated in dual-arm peg-in-hole assembly experiments, our method outperforms baseline algorithms in terms of optimality and robustness.
• Abstract（参考訳）: シンメトリバイマニュアル操作は、その強力な負荷容量のため、軌道上での操作において必須のスキルである。 従来の作業では、操作の安定性を維持するためにコンプライアンス制御を適用していた。 しかし、従来の手法では、運動計画とコンプライアンス制御を2つの別々のモジュールと見なしており、これは、外力や乱れの存在下での所望の軌道とインピーダンスパラメータの同時変化と矛盾する可能性がある。 さらに、これら2つのモジュールの併用には、専門家がパラメータを手動で調整する必要がある。 適応性を高めつつ高い効率性を実現するために,対称的双方向操作の効率性と堅牢性を向上させる学習ベース適応コンプライアンスアルゴリズム(LAC)を提案する。 具体的には、所望の軌道生成とインピーダンスパラメータ調整を統合し、矛盾を緩和し効率を向上させる。 第2に、LSTMネットワークを用いた集中型アクター・クライブフレームワークを導入し、力状態の事前処理を行い、バイマニュアル操作の同期性を向上させる。 両腕ペグ・イン・ホール組立実験において,本手法は最適性とロバスト性の観点から,ベースラインアルゴリズムよりも優れていた。

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