論文の概要: Modular Neural Network Policies for Learning In-Flight Object Catching with a Robot Hand-Arm System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13987v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 16:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 14:05:16.217324
• Title: Modular Neural Network Policies for Learning In-Flight Object Catching with a Robot Hand-Arm System
• Title（参考訳）: ロボットハンドアームシステムを用いた飛行物体のキャッチング学習のためのモジュール型ニューラルネットワーク
• Authors: Wenbin Hu, Fernando Acero, Eleftherios Triantafyllidis, Zhaocheng Liu, Zhibin Li
• Abstract要約: 本稿では,ロボットハンドアームシステムによる飛行物体の捕獲方法の学習を可能にするモジュラーフレームワークを提案する。 本フレームワークは,物体の軌跡予測を学習するオブジェクト状態推定器,(ii)捕捉対象のポーズのスコアとランク付けを学ぶキャッチポーズ品質ネットワーク,(iii)ロボットハンドをキャッチ前ポーズに移動させるように訓練されたリーチ制御ポリシ,(iv)ソフトキャッチ動作を行うように訓練された把握制御ポリシの5つのコアモジュールから構成される。 各モジュールと統合システムのシミュレーションにおいて、我々のフレームワークを広範囲に評価し、飛行における高い成功率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.94648383147838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a modular framework designed to enable a robot hand-arm system to learn how to catch flying objects, a task that requires fast, reactive, and accurately-timed robot motions. Our framework consists of five core modules: (i) an object state estimator that learns object trajectory prediction, (ii) a catching pose quality network that learns to score and rank object poses for catching, (iii) a reaching control policy trained to move the robot hand to pre-catch poses, (iv) a grasping control policy trained to perform soft catching motions for safe and robust grasping, and (v) a gating network trained to synthesize the actions given by the reaching and grasping policy. The former two modules are trained via supervised learning and the latter three use deep reinforcement learning in a simulated environment. We conduct extensive evaluations of our framework in simulation for each module and the integrated system, to demonstrate high success rates of in-flight catching and robustness to perturbations and sensory noise. Whilst only simple cylindrical and spherical objects are used for training, the integrated system shows successful generalization to a variety of household objects that are not used in training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットハンドアームシステムが飛行物体の捕捉方法を学習できるように設計されたモジュラーフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは5つのコアモジュールで構成されています。 i)オブジェクトの軌跡予測を学習するオブジェクト状態推定器 (ii)キャッチ対象のスコア付けとランク付けを学ぶキャッチ対象品質ネットワーク (iii)ロボットハンドをプリキャッチポーズに移動させるように訓練された到達制御方針 四 安全で堅固な把握のために柔らかい捕獲動作を行うように訓練された把握制御方針及び (v)到達・把握政策によって与えられる行動を合成するように訓練されたゲーティングネットワーク 前者の2つのモジュールは教師付き学習によって訓練され、後者の3つはシミュレーション環境で深層強化学習を使用する。 我々は,各モジュールと統合システムのシミュレーションにおいて,我々のフレームワークを広範囲に評価し,飛行中の捕捉率と摂動や知覚ノイズに対する頑健性を示す。 単純な円筒形と球形の物体のみが訓練に使用されるが、この統合システムは訓練に使用されない様々な家庭の物体への一般化に成功している。

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