論文の概要: Tactile-based Object Retrieval From Granular Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04536v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 17:31:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 19:02:08.527569
• Title: Tactile-based Object Retrieval From Granular Media
• Title（参考訳）: 触覚に基づくグラニュラーメディアからの物体検索
• Authors: Jingxi Xu, Yinsen Jia, Dongxiao Yang, Patrick Meng, Xinyue Zhu, Zihan Guo, Shuran Song, Matei Ciocarlie
• Abstract要約: 本稿では,粒状体に埋もれた物体を回収するロボット操作手法であるGEOTACTを紹介する。 我々は,この問題の定式化が,マニピュレータが不確実性を低減するために使用する学習的プッシュ動作の自然発生に繋がることを示す。 また、シミュレーションでこれらの動作を学習し、その後、実際のハードウェアにゼロショットで転送する訓練カリキュラムも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.340244278653785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce GEOTACT, a robotic manipulation method capable of retrieving objects buried in granular media. This is a challenging task due to the need to interact with granular media, and doing so based exclusively on tactile feedback, since a buried object can be completely hidden from vision. Tactile feedback is in itself challenging in this context, due to ubiquitous contact with the surrounding media, and the inherent noise level induced by the tactile readings. To address these challenges, we use a learning method trained end-to-end with simulated sensor noise. We show that our problem formulation leads to the natural emergence of learned pushing behaviors that the manipulator uses to reduce uncertainty and funnel the object to a stable grasp despite spurious and noisy tactile readings. We also introduce a training curriculum that enables learning these behaviors in simulation, followed by zero-shot transfer to real hardware. To the best of our knowledge, GEOTACT is the first method to reliably retrieve a number of different objects from a granular environment, doing so on real hardware and with integrated tactile sensing. Videos and additional information can be found at https://jxu.ai/geotact.
• Abstract（参考訳）: 粒状媒体に埋設された物体を探索するロボット操作手法geotactを提案する。 これは、粒度メディアとやりとりする必要があるため、また、埋め込みオブジェクトが視覚から完全に隠れることができるため、触覚フィードバックのみに基づいて行うため、難しい課題である。 触覚フィードバックは、周囲のメディアとのユビキタスな接触と、触覚の読み取りによって引き起こされる固有のノイズレベルによって、この文脈ではそれ自体が困難である。 これらの課題に対処するために、センサノイズをシミュレートしたエンドツーエンドの学習手法を用いる。 提案手法は, 不確かさを低減し, 刺激的かつうるさい触感に拘わらず, 物体を安定な把持に誘導するために, マニピュレータが使用する学習型押出し行動の自然発生を導く。 また、シミュレーションでこれらの行動を学習し、実ハードウェアへのゼロショット転送を可能にするトレーニングカリキュラムも導入する。 我々の知る限り、GEOTACTは、多数の異なるオブジェクトを粒度の環境から確実に回収し、実際のハードウェアと統合された触覚センサーで処理する最初の方法です。 ビデオや追加情報はhttps://jxu.ai/geotactで見ることができる。

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