論文の概要: Reinforcement Learning-based Virtual Fixtures for Teleoperation of Hydraulic Construction Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11897v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 21:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 15:47:52.234015
• Title: Reinforcement Learning-based Virtual Fixtures for Teleoperation of Hydraulic Construction Machine
• Title（参考訳）: 油圧機械遠隔操作のための強化学習型仮想固定器
• Authors: Hyung Joo Lee and Sigrid Brell-Cokcan
• Abstract要約: 本研究では,タスク性能を最適化するための強化学習に基づくアプローチを提案する。 学習を通じて獲得した制御ポリシーは、複数の関節を効率的に制御および調整するための指示を与えるために使用される。 仮想フィクスチャの有無と参加者のパフォーマンスを比較することで,提案手法の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The utilization of teleoperation is a crucial aspect of the construction industry, as it enables operators to control machines safely from a distance. However, remote operation of these machines at a joint level using individual joysticks necessitates extensive training for operators to achieve proficiency due to their multiple degrees of freedom. Additionally, verifying the machine resulting motion is only possible after execution, making optimal control challenging. In addressing this issue, this study proposes a reinforcement learning-based approach to optimize task performance. The control policy acquired through learning is used to provide instructions on efficiently controlling and coordinating multiple joints. To evaluate the effectiveness of the proposed framework, a user study is conducted with a Brokk 170 construction machine by assessing its performance in a typical construction task involving inserting a chisel into a borehole. The effectiveness of the proposed framework is evaluated by comparing the performance of participants in the presence and absence of virtual fixtures. This study results demonstrate the proposed framework potential in enhancing the teleoperation process in the construction industry.
• Abstract（参考訳）: 遠隔操作の利用は、オペレーターが遠隔地から安全に機械を制御できるため、建設業界にとって重要な側面である。 しかし、個々のジョイスティックを用いた遠隔操作は、操作者の多自由度による熟練度を達成するための広範な訓練を必要とする。 さらに、マシンの動作の検証は実行後にのみ可能であり、最適な制御が困難になる。 本研究は,タスクパフォーマンスを最適化するための強化学習に基づくアプローチを提案する。 学習を通じて獲得した制御ポリシーは、複数の関節を効率的に制御および調整するための指示を与えるために使用される。 提案手法の有効性を評価するために, 掘削孔にチゼルを挿入する典型的な施工作業において, その性能を評価することにより, brokk 170建設機械を用いてユーザ調査を行う。 提案フレームワークの有効性は,仮想フィクスチャの有無における参加者のパフォーマンスを比較して評価した。 本研究は,建設業における遠隔操作の促進に向けた枠組みの可能性を示すものである。

関連論文リスト

• TeamLoRA: Boosting Low-Rank Adaptation with Expert Collaboration and Competition [61.91764883512776]
  我々は,専門家のためのコラボレーション・コンペティション・モジュールからなる,革新的なPEFT手法であるTeamLoRAを紹介する。 そうすることで、TeamLoRAは専門家を"チーム"として内部のコラボレーションや競争に結び付け、マルチタスク学習のためのより高速で正確なPEFTパラダイムを可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:58:53Z)
• Hierarchical Deep Learning for Intention Estimation of Teleoperation Manipulation in Assembly Tasks [2.4913500484755087]
  人間とロボットのコラボレーションにおいて、共有制御は、製造および組み立てプロセスの効率を改善するためにロボット操作を遠隔操作する機会を提供する。 この目的のためには、行動観察に依存して、頑健で迅速な意図推定が必要である。 このフレームワークは、ニューラルネットワークにマルチスケール階層情報を組み込むことにより、階層レベルでの意図推定手法、すなわち低レベルな行動と高レベルなタスクを示す。 様々な入力による予測力の分析は、予測精度と早期意図同定の点で、深層階層モデルの優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T18:45:43Z)
• A Reinforcement Learning Approach for Robotic Unloading from Visual Observations [1.420663986837751]
  本研究では,視覚的観察からロボットを降ろす問題に焦点をあてる。 本稿では,ハイレベルな意思決定モジュールと古典的な動作制御を組み合わせた階層型コントローラ構造を提案する。 本実験は,これらの要素が学習性能の向上に重要な役割を担っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T22:22:28Z)
• Exploiting Symmetry and Heuristic Demonstrations in Off-policy Reinforcement Learning for Robotic Manipulation [1.7901837062462316]
  本稿では,物理ロボット環境に存在する自然対称性を定義し,組み込むことを目的とする。 提案手法は,産業用アームの2つのポイント・ツー・ポイント・リーチタスクによって,障害物を伴わずに検証される。 提案手法と従来の非政治強化学習アルゴリズムとの比較研究は,アプリケーションにおける学習性能と潜在的価値の優位性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T11:38:01Z)
• Dexterous Manipulation from Images: Autonomous Real-World RL via Substep Guidance [71.36749876465618]
  本稿では,ユーザが新しいタスクを定義するための"プログラミング不要"なアプローチを提供する,視覚に基づくデクスタラスな操作システムについて述べる。 本システムには,最終タスクと中間タスクを画像例で定義するためのフレームワークが組み込まれている。 実世界における多段階物体操作の4指ロボットハンドラーによる実験結果
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-19T22:50:40Z)
• Understanding Physical Effects for Effective Tool-use [91.55810923916454]
  本稿では,最小の協力力で効果的なツール利用戦略を創出するロボット学習計画フレームワークを提案する。 FEM(Finite Element Method)をベースとしたシミュレータを用いて,観測ツール使用時の細粒度,連続的な視覚的,身体的効果を再現する。 シミュレーションでは,提案手法が2つのタスクで観測されたものとは大きく異なる,より効果的なツール利用戦略を実現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T03:13:38Z)
• Benchopt: Reproducible, efficient and collaborative optimization benchmarks [67.29240500171532]
  Benchoptは、機械学習で最適化ベンチマークを自動化、再生、公開するためのフレームワークである。 Benchoptは実験を実行、共有、拡張するための既製のツールを提供することで、コミュニティのベンチマークを簡単にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T16:19:24Z)
• Scenario-Assisted Deep Reinforcement Learning [3.5036351567024275]
  本稿では,強化学習訓練プロセスの強化手法を提案する。 これにより、人間のエンジニアは、専門家の知識を直接貢献することができ、訓練中のエージェントが関連する制約に従う可能性が高まる。 本手法は,インターネット混雑制御領域のケーススタディを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-09T08:46:13Z)
• Consolidating Kinematic Models to Promote Coordinated Mobile Manipulations [96.03270112422514]
  我々は,移動体ベース,アーム,移動体操作で操作する物体の運動学を統合する仮想キネマティックチェイン(VKC)を構築した。 移動操作タスクは、構築されたVKCの状態を変更して表現され、移動計画問題に変換することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:59:41Z)
• Constrained-Space Optimization and Reinforcement Learning for Complex Tasks [42.648636742651185]
  Demonstrationからの学習は、オペレータ操作スキルをロボットに転送するためにますます利用されている。 本稿では,複雑なタスクを管理するための制約付き空間最適化と強化学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T21:50:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。