論文の概要: Towards Agile Robots: Intuitive Robot Position Speculation with Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16281v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 03:54:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:45:41.676744
• Title: Towards Agile Robots: Intuitive Robot Position Speculation with Neural Networks
• Title（参考訳）: アジャイルロボットに向けて: 直感的なロボットの位置推定とニューラルネットワーク
• Authors: Yanlong Peng, Zhigang Wang, Yisheng Zhang, Shengmin Zhang, Ming Chen
• Abstract要約: 本稿では,移動マニピュレータの俊敏性向上を目的とした学習に基づくロボット位置推定ネットワーク(RPSN)を提案する。 RPSNには、微分可能な逆運動アルゴリズムとニューラルネットワークが組み込まれており、エンドツーエンドのトレーニングを通じて、RPSNは高い成功率で位置を推測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.193801074793624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The robot position speculation, which determines where the chassis should move, is one key step to control the mobile manipulators. The target position must ensure the feasibility of chassis movement and manipulability, which is guaranteed by randomized sampling and kinematic checking in traditional methods. Addressing the demands of agile robotics, this paper proposes a robot position speculation network(RPSN), a learning-based approach to enhance the agility of mobile manipulators. The RPSN incorporates a differentiable inverse kinematic algorithm and a neural network. Through end-to-end training, the RPSN can speculate positions with a high success rate. We apply the RPSN to mobile manipulators disassembling end-of-life electric vehicle batteries (EOL-EVBs). Extensive experiments on various simulated environments and physical mobile manipulators demonstrate that the probability of the initial position provided by RPSN being the ideal position is 96.67%. From the kinematic constraint perspective, it achieves 100% generation of the ideal position on average within 1.28 attempts. Much lower than that of random sampling, 31.04. Moreover, the proposed method demonstrates superior data efficiency over pure neural network approaches. The proposed RPSN enables the robot to quickly infer feasible target positions by intuition. This work moves towards building agile robots that can act swiftly like humans.
• Abstract（参考訳）: シャシーの位置を決定するロボットの位置推定は、移動マニピュレータを制御するための重要なステップのひとつだ。 目標位置はシャーシ運動とマニピュラビリティの実現性を確保し、従来の手法ではランダムなサンプリングとキネマティックチェックによって保証される。 そこで本研究では,移動マニピュレータの俊敏性向上を目的とした学習に基づくロボット位置推定ネットワーク(RPSN)を提案する。 RPSNは、微分可能な逆キネマティックアルゴリズムとニューラルネットワークを組み込んでいる。 エンドツーエンドのトレーニングを通じて、RPSNは高い成功率で位置を推測することができる。 本研究では, 終末期電気自動車電池(EOL-EVB)を分解する移動マニピュレータにRPSNを適用した。 様々なシミュレーション環境と物理移動マニピュレータに関する大規模な実験は、RPSNが理想的な位置として提供する初期位置の確率が96.67%であることを示した。 運動論的制約の観点から、平均1.28回の試行で理想位置を100%生成する。 ランダムサンプリングよりもはるかに低い31.04。 さらに,提案手法は純粋なニューラルネットワーク手法よりも優れたデータ効率を示す。 提案するrpsnにより,ロボットは直感的に目標位置を素早く推定することができる。 この作業は、人間のように素早く行動できるアジャイルロボットの構築に向かっている。

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