論文の概要: Harmonic Mobile Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06639v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 03:40:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:59:50.527144
• Title: Harmonic Mobile Manipulation
• Title（参考訳）: 高調波移動マニピュレーション
• Authors: Ruihan Yang, Yejin Kim, Rose Hendrix, Aniruddha Kembhavi, Xiaolong Wang, Kiana Ehsani,
• Abstract要約: HarmonicMMはナビゲーションと操作の両方を最適化するエンドツーエンドの学習手法である。 私たちのコントリビューションには、モバイル操作のための新しいベンチマークと、RGBの視覚的観察のみによるデプロイメントの成功が含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.82197562695662
• License:
• Abstract: Recent advancements in robotics have enabled robots to navigate complex scenes or manipulate diverse objects independently. However, robots are still impotent in many household tasks requiring coordinated behaviors such as opening doors. The factorization of navigation and manipulation, while effective for some tasks, fails in scenarios requiring coordinated actions. To address this challenge, we introduce, HarmonicMM, an end-to-end learning method that optimizes both navigation and manipulation, showing notable improvement over existing techniques in everyday tasks. This approach is validated in simulated and real-world environments and adapts to novel unseen settings without additional tuning. Our contributions include a new benchmark for mobile manipulation and the successful deployment with only RGB visual observation in a real unseen apartment, demonstrating the potential for practical indoor robot deployment in daily life. More results are on our project site: https://rchalyang.github.io/HarmonicMM/
• Abstract（参考訳）: 近年のロボット工学の進歩により、ロボットは複雑なシーンをナビゲートしたり、多様な物体を独立して操作することができるようになった。 しかし、ドアを開くなどの協調動作を必要とする多くの家庭作業において、ロボットはいまだに非力である。 ナビゲーションと操作の因子化は、いくつかのタスクに有効だが、協調アクションを必要とするシナリオでは失敗する。 この課題に対処するために,ナビゲーションと操作の両方を最適化するエンドツーエンド学習手法であるHarmonicMMを導入する。 このアプローチはシミュレーションおよび実世界の環境で検証され、追加のチューニングなしで新しい目に見えない設定に適応する。 我々のコントリビューションには、モバイル操作のための新しいベンチマークや、実際に見えないアパートでRGBの視覚的観察しか行わず、日常生活における実用的な屋内ロボットの展開の可能性を示している。 さらなる結果はプロジェクトのサイトにある。 https://rchalyang.github.io/HarmonicMM/

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