論文の概要: Revisiting Proprioceptive Sensing for Articulated Object Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09584v1
• Date: Tue, 16 May 2023 16:31:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 14:00:04.424068
• Title: Revisiting Proprioceptive Sensing for Articulated Object Manipulation
• Title（参考訳）: 調音物体操作のための再視認性センシング
• Authors: Thomas Lips, Francis wyffels
• Abstract要約: 位置制御ロボットとパラレルグリップを併用し,プロトリオセプティヴセンシングを用いてキャビネットを開くシステムを構築した。 我々はこのシステムの質的評価を行い、グリップとハンドリングの間のスリップが性能を制限することを発見した。 音声で操作するオブジェクト操作システムにおいて、私たちは接触中にプロトロセプティブな情報をもっと活用すべきなのか、それとも複雑さを追加する価値がないのか、視覚だけで管理できるのか、という疑問が浮かび上がってくる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4772379476524404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robots that assist humans will need to interact with articulated objects such as cabinets or microwaves. Early work on creating systems for doing so used proprioceptive sensing to estimate joint mechanisms during contact. However, nowadays, almost all systems use only vision and no longer consider proprioceptive information during contact. We believe that proprioceptive information during contact is a valuable source of information and did not find clear motivation for not using it in the literature. Therefore, in this paper, we create a system that, starting from a given grasp, uses proprioceptive sensing to open cabinets with a position-controlled robot and a parallel gripper. We perform a qualitative evaluation of this system, where we find that slip between the gripper and handle limits the performance. Nonetheless, we find that the system already performs quite well. This poses the question: should we make more use of proprioceptive information during contact in articulated object manipulation systems, or is it not worth the added complexity, and can we manage with vision alone? We do not have an answer to this question, but we hope to spark some discussion on the matter. The codebase and videos of the system are available at https://tlpss.github.io/revisiting-proprioception-for-articulated-manipulation/.
• Abstract（参考訳）: 人間を助けるロボットは、キャビネットや電子レンジのような関節のある物体と対話する必要がある。 初期の研究では、接触時の関節機構を推定するためにプロピオセプティブセンシングを用いた。 しかし今日では、ほとんどのシステムは視力のみを使用し、接触中は受容情報を考慮しなくなった。 我々は,接触時の受容的情報は貴重な情報源であり,文献に使用しない明確な動機を見出さなかった。 そこで,本稿では,位置制御ロボットとパラレルグリップパーを備えたキャビネットを開くために,主観的感覚を用いたシステムを構築した。 本システムでは,グリッパーとハンドルのずれが性能に限界があることを見出し,定性評価を行う。 それでも、システムはすでにかなりうまく機能しています。 人工的なオブジェクト操作システムでは、接触中に固有情報をより多く利用するべきか、それとも、追加の複雑さに値しないのか、視覚だけで管理できるのか? この質問に対する回答はありませんが、この問題についていくつかの議論を起こそうと考えています。 システムのコードベースとビデオはhttps://tlpss.github.io/revisiting-proprioception-for-articulated-manipulation/で見ることができる。

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