論文の概要: Pedipulate: Enabling Manipulation Skills using a Quadruped Robot's Leg
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10837v1
- Date: Fri, 16 Feb 2024 17:20:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 14:49:13.014656
- Title: Pedipulate: Enabling Manipulation Skills using a Quadruped Robot's Leg
- Title(参考訳): Pedipulate:四足歩行ロボットの脚によるマニピュレーションスキルの実現
- Authors: Philip Arm, Mayank Mittal, Hendrik Kolvenbach, Marco Hutter
- Abstract要約: 脚のついたロボットは、メンテナンス、ホームサポート、探索のシナリオにおいて不可欠になる可能性がある。
本研究では,ロボットの脚を操作に用いたペディピュレーションについて検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.129918951736052
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Legged robots have the potential to become vital in maintenance, home
support, and exploration scenarios. In order to interact with and manipulate
their environments, most legged robots are equipped with a dedicated robot arm,
which means additional mass and mechanical complexity compared to standard
legged robots. In this work, we explore pedipulation - using the legs of a
legged robot for manipulation. By training a reinforcement learning policy that
tracks position targets for one foot, we enable a dedicated pedipulation
controller that is robust to disturbances, has a large workspace through
whole-body behaviors, and can reach far-away targets with gait emergence,
enabling loco-pedipulation. By deploying our controller on a quadrupedal robot
using teleoperation, we demonstrate various real-world tasks such as door
opening, sample collection, and pushing obstacles. We demonstrate load carrying
of more than 2.0 kg at the foot. Additionally, the controller is robust to
interaction forces at the foot, disturbances at the base, and slippery contact
surfaces. Videos of the experiments are available at
https://sites.google.com/leggedrobotics.com/pedipulate.
- Abstract(参考訳): 脚のあるロボットは、メンテナンス、ホームサポート、探査シナリオにおいて不可欠になる可能性がある。
環境との相互作用と操作のために、ほとんどの脚型ロボットは専用のロボットアームを備えており、これは通常の脚型ロボットと比較して、質量と機械的な複雑さが増すことを意味する。
本研究では,ロボットの脚を操作に用いたペディピュレーションについて検討する。
片足の位置目標を追跡する強化学習ポリシーを訓練することにより,外乱に頑健で,全身動作を通じて大きな作業スペースを有し,歩行の出現とともに遠方目標に到達可能な専用の教育用コントローラを実現する。
遠隔操作を用いた四足歩行ロボットにコントローラを配置することにより,ドアの開口,サンプル収集,障害物の押出といった実世界の課題を実演する。
足部で2.0kg以上の荷重担持を実演した。
さらに、コントローラーは足での相互作用力、ベースでの障害、滑りやすい接触面に対して頑丈である。
実験のビデオはhttps://sites.google.com/leggedrobotics.com/pedipulate.comで見ることができる。
関連論文リスト
- Built Different: Tactile Perception to Overcome Cross-Embodiment Capability Differences in Collaborative Manipulation [1.9048510647598207]
触覚は、人間とロボットのアシスタントの間で暗黙のコミュニケーションを行う強力な手段である。
本稿では,触覚がロボットシステム間での身体間差異をいかに超越させるかを検討する。
本研究では,ロボットと人間が協調して宇宙空間で物体を操る,協調作業を可能にする方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-23T10:45:41Z) - Unifying 3D Representation and Control of Diverse Robots with a Single Camera [48.279199537720714]
我々は,ロボットを視覚のみからモデル化し,制御することを自律的に学習するアーキテクチャであるNeural Jacobian Fieldsを紹介する。
提案手法は,正確なクローズドループ制御を実現し,各ロボットの因果動的構造を復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T17:55:49Z) - Learning Visual Quadrupedal Loco-Manipulation from Demonstrations [36.1894630015056]
我々は四足歩行ロボットに、足だけを使って現実世界の操作タスクを実行させることを目標としている。
我々はロコ操作プロセスを低レベル強化学習(RL)ベースのコントローラと高レベル行動クローン(BC)ベースのプランナに分解する。
提案手法はシミュレーションや実世界の実験を通じて検証され,移動性や高精度なタスクをロボットが実行できることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-29T17:59:05Z) - Seeing-Eye Quadruped Navigation with Force Responsive Locomotion Control [2.832383052276894]
目を見つめるロボットは、視覚障害者を導くのに役立つツールであり、大きな社会的影響をもたらす可能性がある。
実際のガイドドッグ設定で頻繁に発生する、人間からの外部タグは誰も考慮しなかった。
目隠しされた人間を持つ現実の四足歩行ロボットに、我々の完全な視線ロボットシステムを実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T15:02:46Z) - Giving Robots a Hand: Learning Generalizable Manipulation with
Eye-in-Hand Human Video Demonstrations [66.47064743686953]
眼内カメラは、視覚に基づくロボット操作において、より優れたサンプル効率と一般化を可能にすることを約束している。
一方、人間がタスクを行うビデオは、ロボット遠隔操作の専門知識を欠いているため、収集コストがずっと安い。
本研究では,広範にラベルのない人間ビデオによるロボット模倣データセットを拡張し,眼球運動ポリシーの一般化を大幅に促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T07:04:53Z) - Barkour: Benchmarking Animal-level Agility with Quadruped Robots [70.97471756305463]
脚付きロボットのアジリティを定量化するための障害物コースであるBarkourベンチマークを導入する。
犬の機敏性の競争に触発され、様々な障害と時間に基づくスコアリング機構から構成される。
ベンチマークに対処する2つの方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T02:49:43Z) - GenLoco: Generalized Locomotion Controllers for Quadrupedal Robots [87.32145104894754]
四足歩行ロボットのための汎用ロコモーション(GenLoco)コントローラを訓練するためのフレームワークを提案する。
本フレームワークは,多種多様な四足歩行ロボットに展開可能な汎用ロコモーションコントローラを合成する。
我々のモデルは、より一般的な制御戦略を取得し、新しいシミュレーションロボットや実世界のロボットに直接移行できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-12T15:14:32Z) - Robots with Different Embodiments Can Express and Influence Carefulness
in Object Manipulation [104.5440430194206]
本研究では,2つのロボットによるコミュニケーション意図による物体操作の知覚について検討する。
ロボットの動きを設計し,物体の搬送時に注意を喚起するか否かを判断した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-03T13:26:52Z) - A Transferable Legged Mobile Manipulation Framework Based on Disturbance
Predictive Control [15.044159090957292]
四足歩行ロボットにロボットアームを装着した足の移動操作は、ロボットの性能を大幅に向上させる。
本稿では,潜在動的アダプタを用いた強化学習スキームを低レベルコントローラに組み込んだ統合フレームワーク外乱予測制御を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-02T14:54:10Z) - Know Thyself: Transferable Visuomotor Control Through Robot-Awareness [22.405839096833937]
新しいロボットをスクラッチからトレーニングするためには、通常大量のロボット固有のデータを生成する必要がある。
簡単なロボット「自己認識」を活用する「ロボット認識」ソリューションパラダイムを提案する。
シミュレーションおよび実際のロボットにおけるテーブルトップ操作に関する実験により、これらのプラグインの改善により、ビジュモータコントローラの転送性が劇的に向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T17:56:04Z) - OpenBot: Turning Smartphones into Robots [95.94432031144716]
現在のロボットは高価か、感覚豊かさ、計算能力、通信能力に重大な妥協をもたらす。
我々はスマートフォンを活用して、センサースイート、強力な計算能力、最先端通信チャネル、繁栄するソフトウェアエコシステムへのアクセスなどを備えたロボットを装備することを提案する。
われわれは50ドルの小型電気自動車を設計し、標準のAndroidスマートフォンのロボットボディとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-24T18:04:50Z)
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。