論文の概要: Domain Randomization for Sim2real Transfer of Automatically Generated Grasping Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04517v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 18:26:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 17:58:37.790297
• Title: Domain Randomization for Sim2real Transfer of Automatically Generated Grasping Datasets
• Title（参考訳）: 自動生成グラスピングデータセットのSim2real転送のためのドメインランダム化
• Authors: Johann Huber, Fran\c{c}ois H\'el\'enon, Hippolyte Watrelot, Faiz Ben Amar and St\'ephane Doncieux
• Abstract要約: 本稿では,実世界において自動生成された把握がどのように活用されるかを検討する。 7000以上のリーチ・アンド・グラス軌道が3つの異なるアームとグリップにQD(Quality-Diversity)法で生成され、それには平行な指と器用な手が含まれ、現実世界でテストされている。 ドメインランダム化をより堅牢にするために、ついにQDアプローチが提案され、その結果、フランカリサーチ3アームの転送比は84%となった。
• 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: Robotic grasping refers to making a robotic system pick an object by applying forces and torques on its surface. Many recent studies use data-driven approaches to address grasping, but the sparse reward nature of this task made the learning process challenging to bootstrap. To avoid constraining the operational space, an increasing number of works propose grasping datasets to learn from. But most of them are limited to simulations. The present paper investigates how automatically generated grasps can be exploited in the real world. More than 7000 reach-and-grasp trajectories have been generated with Quality-Diversity (QD) methods on 3 different arms and grippers, including parallel fingers and a dexterous hand, and tested in the real world. Conducted analysis on the collected measure shows correlations between several Domain Randomization-based quality criteria and sim-to-real transferability. Key challenges regarding the reality gap for grasping have been identified, stressing matters on which researchers on grasping should focus in the future. A QD approach has finally been proposed for making grasps more robust to domain randomization, resulting in a transfer ratio of 84% on the Franka Research 3 arm.
• Abstract（参考訳）: ロボット把持(robotic grasping)とは、ロボットシステムがその表面に力とトルクを加えることで物体を拾うことを指す。 最近の多くの研究はデータ駆動のアプローチで把握に取り組んでいますが、このタスクの報酬が少なからぬため、学習プロセスはブートストラップを難しくしました。 運用空間の制約を避けるため、より多くの作業が学習するデータセットの把握を提案している。 しかし、そのほとんどはシミュレーションに限られている。 本稿では,実世界において自動生成した把持をいかに活用できるかについて検討する。 7000以上のリーチ・アンド・グラス軌道が3つの異なるアームとグリップにQD(Quality-Diversity)法で生成され、それには平行な指と器用な手が含まれる。 分析結果から,複数の領域ランダム化に基づく品質基準とSim-to-realトランスファービリティの相関性を示した。 把握のための現実的ギャップに関する主要な課題が特定され、研究者が将来注目すべき課題が強調された。 ドメインランダム化をより堅牢にするために、ついにQDアプローチが提案され、その結果、フランカリサーチ3アームの転送比は84%となった。

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