論文の概要: Robotic Arm Manipulation to Perform Rock Skipping in Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14492v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 01:55:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 23:22:14.351630
• Title: Robotic Arm Manipulation to Perform Rock Skipping in Simulation
• Title（参考訳）: ロボットアームマニピュレーションによる岩盤の浮き上がりのシミュレーション
• Authors: Nicholas Ramirez and Michael Burgess
• Abstract要約: このプロジェクトの目的は、ロボットマニピュレーションで学んだ教訓を活用して、ロックスキップをロボット環境に持ち込むことだ。 具体的には、ロボットアームと動的環境からなるシステムを実装し、シミュレーションでロックスキップを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Rock skipping is a highly dynamic and relatively complex task that can easily be performed by humans. This project aims to bring rock skipping into a robotic setting, utilizing the lessons we learned in Robotic Manipulation. Specifically, this project implements a system consisting of a robotic arm and dynamic environment to perform rock skipping in simulation. By varying important parameters such as release velocity, we hope to use our system to gain insight into the most important factors for maximizing the total number of skips. In addition, by implementing the system in simulation, we have a more rigorous and precise testing approach over these varied test parameters. However, this project experienced some limitations due to gripping inefficiencies and problems with release height trajectories which is further discussed in our report.
• Abstract（参考訳）: ロックスキップは、人間によって容易に実行できる非常にダイナミックで比較的複雑なタスクである。 このプロジェクトの目的は、ロボットマニピュレーションで学んだ教訓を活用して、ロックスキップをロボット環境に持ち込むことだ。 具体的には、ロボットアームと動的環境からなるシステムを実装し、シミュレーションで岩をスキップする。 リリース速度などの重要なパラメータを変動させることで,スキップ回数の最大化に最も重要な要因を把握できるように,我々のシステムを利用したいと考えています。 さらに,シミュレーションでシステムを実装することで,これらの異なるテストパラメータに対してより厳密で正確なテスト手法を得ることができた。 しかし,本報告では,非効率化やリリース高さトラジェクタの問題点が指摘されているため,いくつかの制約が生じた。

関連論文リスト

• Learning to enhance multi-legged robot on rugged landscapes [7.956679144631909]
  多足ロボットは、頑丈な風景をナビゲートするための有望なソリューションを提供する。 近年の研究では、線形制御器が挑戦的な地形上で信頼性の高い移動性を確保することが示されている。 我々は,このロボットプラットフォームに適した MuJoCo ベースのシミュレータを開発し,シミュレーションを用いて強化学習に基づく制御フレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T15:53:08Z)
• Bridging the gap between Learning-to-plan, Motion Primitives and Safe Reinforcement Learning [20.158498233576143]
  キノダイナミック制約の下での軌道計画は、高度なロボティクス応用の基礎となる。 キノダイナミックプランニングの最近の進歩は、複雑な制約の下で複雑な動きを学習・計画技術が生成できることを実証している。 本稿では,学習から計画までの手法と強化学習を組み合わせることで,動作プリミティブのブラックボックス学習と最適化の新たな統合を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T07:44:53Z)
• RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real and Simulation [77.41969287400977]
  本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。 自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。 我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T15:12:00Z)
• Context-Conditional Navigation with a Learning-Based Terrain- and Robot-Aware Dynamics Model [11.800678688260081]
  我々は,TRADYNと呼ばれる新しい確率的,地形的,ロボット対応のフォワードダイナミクスモデルを開発した。 本研究では,一輪式ロボットと空間的に異なる摩擦係数を持つ異なる地形配置を備えた2次元ナビゲーション環境において,本手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T12:42:59Z)
• Obstacle Avoidance for Robotic Manipulator in Joint Space via Improved Proximal Policy Optimization [6.067589886362815]
  本稿では,6-DoFマニピュレータのタスク空間から関節空間にマップするために,改良されたPPOアルゴリズムを用いて深層ニューラルネットワークを訓練する。 実ロボットでそのようなタスクを訓練するのは時間を要するので、モデルを訓練するためのシミュレーション環境を開発する。 実験結果から,ロボットは非構造環境下で1つの目標をトラッキングしたり,複数の目標に到達することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T10:21:57Z)
• Inverted Landing in a Small Aerial Robot via Deep Reinforcement Learning for Triggering and Control of Rotational Maneuvers [11.29285364660789]
  高速で頑健な逆着陸は、特に機内でのセンシングと計算に完全に依存しながらも、空中ロボットにとって難しい偉業である。 これまでの研究では、一連の視覚的手がかりとキネマティックな動作の間に直接的な因果関係が特定され、小型の空中ロボットでこの困難なエアロバティックな操作を確実に実行することができた。 本研究では、まずDeep Reinforcement Learningと物理シミュレーションを用いて、頑健な逆着陸のための汎用的最適制御ポリシーを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T14:38:10Z)
• Simultaneous Contact-Rich Grasping and Locomotion via Distributed Optimization Enabling Free-Climbing for Multi-Limbed Robots [60.06216976204385]
  移動, 把握, 接触問題を同時に解くための効率的な運動計画フレームワークを提案する。 ハードウェア実験において提案手法を実証し, より短い計画時間で, 傾斜角45degで自由クライミングを含む様々な動作を実現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T13:52:10Z)
• Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control [57.295751294224765]
  本稿では,リアル・ツー・シムの報酬分析手法を導入し,リアルなロボット・プラットフォームに対する行動の可能性を確実に予測する。 連続的なアクション空間でオブジェクトを反応的にプッシュするクローズドループコントローラを作成します。 我々は,RMPCが乱雑な環境だけでなく,乱雑な環境においても頑健であり,ベースラインよりも優れていることを観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:50:04Z)
• OSCAR: Data-Driven Operational Space Control for Adaptive and Robust Robot Manipulation [50.59541802645156]
  オペレーショナル・スペース・コントロール(OSC)は、操作のための効果的なタスクスペース・コントローラとして使われてきた。 本稿では,データ駆動型OSCのモデル誤差を補償するOSC for Adaptation and Robustness (OSCAR)を提案する。 本手法は,様々なシミュレーション操作問題に対して評価し,制御器のベースラインの配列よりも大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-02T01:21:38Z)
• Bayesian Meta-Learning for Few-Shot Policy Adaptation Across Robotic Platforms [60.59764170868101]
  強化学習手法は、重要な性能を達成できるが、同じロボットプラットフォームで収集される大量のトレーニングデータを必要とする。 私たちはそれを、さまざまなロボットプラットフォームで共有される共通の構造を捉えるモデルを見つけることを目標とする、数ショットのメタラーニング問題として定式化します。 我々は,400個のロボットを用いて,実ロボットピッキング作業とシミュレーションリーチの枠組みを実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T14:16:20Z)
• Reactive Long Horizon Task Execution via Visual Skill and Precondition Models [59.76233967614774]
  シミュレーションで学習したモデルを用いて、単純なタスクプランナの構成要素をグラウンド化することで、見知らぬロボットタスクを達成できるシミュレート・トゥ・リアル・トレーニングのアプローチについて述べる。 シミュレーションでは91.6%から98%,実世界の成功率は10%から80%に増加した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T15:24:01Z)

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。