論文の概要: MOMA-Force: Visual-Force Imitation for Real-World Mobile Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03624v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 14:31:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 13:13:47.389423
• Title: MOMA-Force: Visual-Force Imitation for Real-World Mobile Manipulation
• Title（参考訳）: MOMA-Force: 実世界のモバイル操作のためのビジュアルフォース模倣
• Authors: Taozheng Yang, Ya Jing, Hongtao Wu, Jiafeng Xu, Kuankuan Sima, Guangzeng Chen, Qie Sima, Tao Kong
• Abstract要約: MOMA-Forceは、認識のための表現学習、複雑な動作生成のための模倣学習、システムの堅牢性と制御性のための全身制御をシームレスに組み合わせた視覚力模倣手法である。 本手法は, 力の模倣を伴わないベースライン法と比較して, 接触力と力のばらつきを小さくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.333753481333067
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel method for mobile manipulators to perform multiple contact-rich manipulation tasks. While learning-based methods have the potential to generate actions in an end-to-end manner, they often suffer from insufficient action accuracy and robustness against noise. On the other hand, classical control-based methods can enhance system robustness, but at the cost of extensive parameter tuning. To address these challenges, we present MOMA-Force, a visual-force imitation method that seamlessly combines representation learning for perception, imitation learning for complex motion generation, and admittance whole-body control for system robustness and controllability. MOMA-Force enables a mobile manipulator to learn multiple complex contact-rich tasks with high success rates and small contact forces. In a real household setting, our method outperforms baseline methods in terms of task success rates. Moreover, our method achieves smaller contact forces and smaller force variances compared to baseline methods without force imitation. Overall, we offer a promising approach for efficient and robust mobile manipulation in the real world. Videos and more details can be found on \url{https://visual-force-imitation.github.io}
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のコンタクトリッチな操作タスクを行う移動マニピュレータの新しい手法を提案する。 学習に基づく手法は、エンドツーエンドでアクションを生成する可能性を秘めているが、それらはしばしば、動作の正確さと雑音に対する頑健さに苦しむ。 一方で、古典的な制御ベースの手法はシステムのロバスト性を高めることができるが、広範囲なパラメータチューニングのコストがかかる。 そこで本研究では,知覚のための表現学習,複雑な運動生成のための模倣学習,システムのロバスト性と制御性のための全身制御をシームレスに結合した視覚力模倣法であるmoma-forceを提案する。 moma-forceにより、モバイルマニピュレータは、高い成功率と小さな接触力を持つ複数の複雑な接触リッチタスクを学習できる。 実家庭環境では,本手法はタスク成功率でベースラインメソッドを上回っている。 さらに, 接触力は小さく, 力のばらつきも小さく, 力の模倣を伴わないベースライン法と比較した。 全体としては,実世界で効率的かつ堅牢なモバイル操作を実現するための,有望なアプローチを提供しています。 ビデオや詳細は \url{https://visual-force-imitation.github.io} で見ることができる。

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