論文の概要: ArrayBot: Reinforcement Learning for Generalizable Distributed Manipulation through Touch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16857v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 11:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 13:48:52.925036
• Title: ArrayBot: Reinforcement Learning for Generalizable Distributed Manipulation through Touch
• Title（参考訳）: ArrayBot: Touchによる汎用分散操作のための強化学習
• Authors: Zhengrong Xue, Han Zhang, Jingwen Cheng, Zhengmao He, Yuanchen Ju, Changyi Lin, Gu Zhang, Huazhe Xu
• Abstract要約: ArrayBotは、触覚センサーと統合された垂直にスライドする柱からなる分散操作システムである。 我々は、制御ポリシーの自動発見に強化学習アルゴリズムを利用する。 本稿では,分散操作のためのArrayBot上でのRLの膨大な可能性を示す,実世界の操作タスクを多数提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.508561168512058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ArrayBot, a distributed manipulation system consisting of a $16 \times 16$ array of vertically sliding pillars integrated with tactile sensors, which can simultaneously support, perceive, and manipulate the tabletop objects. Towards generalizable distributed manipulation, we leverage reinforcement learning (RL) algorithms for the automatic discovery of control policies. In the face of the massively redundant actions, we propose to reshape the action space by considering the spatially local action patch and the low-frequency actions in the frequency domain. With this reshaped action space, we train RL agents that can relocate diverse objects through tactile observations only. Surprisingly, we find that the discovered policy can not only generalize to unseen object shapes in the simulator but also transfer to the physical robot without any domain randomization. Leveraging the deployed policy, we present abundant real-world manipulation tasks, illustrating the vast potential of RL on ArrayBot for distributed manipulation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,触覚センサと一体化した16ドル16セントの縦スライド柱からなる分散操作システムであるArrayBotを紹介し,テーブルトップオブジェクトを同時にサポートし,知覚し,操作することができる。 分散操作を一般化するために,強化学習(rl)アルゴリズムを用いて制御ポリシの自動発見を行う。 大規模冗長動作に対して,周波数領域における空間的局所的動作パッチと低周波動作を考慮し,動作空間の再形成を提案する。 このリフォームされたアクション空間では、触覚観察のみを通して様々な物体を移動させることができるRLエージェントを訓練する。 驚くべきことに、発見されたポリシーはシミュレータで見えない物体の形に一般化できるだけでなく、ドメインのランダム化なしに物理的なロボットに転送できる。 デプロイされたポリシを活用することで、分散操作のためのarraybot上のrlの膨大な可能性を示す、豊富な実世界の操作タスクを提供する。

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