論文の概要: DexCatch: Learning to Catch Arbitrary Objects with Dexterous Hands

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08809v2
• Date: Sun, 18 Aug 2024 12:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:16:54.709061
• Title: DexCatch: Learning to Catch Arbitrary Objects with Dexterous Hands
• Title（参考訳）: DexCatch: 任意のオブジェクトをデクサラスハンドでキャッチする学習
• Authors: Fengbo Lan, Shengjie Wang, Yunzhe Zhang, Haotian Xu, Oluwatosin Oseni, Ziye Zhang, Yang Gao, Tao Zhang,
• Abstract要約: そこで我々は,器用な手を用いたスローング・キャッチタスクのための学習ベースのフレームワークを提案する。 提案手法は45シナリオで73%の成功率を達成する(さまざまなポーズやオブジェクト)。 物体が横向きに向き合うタスクでは、手のひらからの支持が欠如しているため非常に不安定なシナリオであり、我々の手法は依然として60%以上の成功率を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.712280514097912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving human-like dexterous manipulation remains a crucial area of research in robotics. Current research focuses on improving the success rate of pick-and-place tasks. Compared with pick-and-place, throwing-catching behavior has the potential to increase the speed of transporting objects to their destination. However, dynamic dexterous manipulation poses a major challenge for stable control due to a large number of dynamic contacts. In this paper, we propose a Learning-based framework for Throwing-Catching tasks using dexterous hands (LTC). Our method, LTC, achieves a 73\% success rate across 45 scenarios (diverse hand poses and objects), and the learned policies demonstrate strong zero-shot transfer performance on unseen objects. Additionally, in tasks where the object in hand faces sideways, an extremely unstable scenario due to the lack of support from the palm, all baselines fail, while our method still achieves a success rate of over 60\%.
• Abstract（参考訳）: 人間のような巧妙な操作を実現することは、ロボット工学における重要な研究領域である。 現在の研究は、ピック・アンド・プレイス・タスクの成功率の向上に焦点を当てている。 ピック・アンド・プレイスと比較すると、投球行動は目的地への物体輸送の速度を増大させる可能性がある。 しかし、ダイナミックデキスタラスな操作は、多数の動的接触のために安定した制御を行う上で大きな課題となる。 本稿では,Dexterous Hand (LTC) を用いたThrowing-Catchingタスクのための学習ベースフレームワークを提案する。 提案手法は,45のシナリオ(さまざまなポーズやオブジェクト)に対して73 %の成功率を達成し,学習方針は未知のオブジェクトに対して強いゼロショット転送性能を示す。 さらに,手持ちの物体が横向きに向き合うタスクにおいて,手のひらからの支持が欠如しているため,非常に不安定なシナリオでは,すべてのベースラインがフェールする一方で,我々の手法は依然として60倍以上の成功率を達成している。

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