論文の概要: Adaptable Recovery Behaviors in Robotics: A Behavior Trees and Motion Generators(BTMG) Approach for Failure Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06129v2
• Date: Tue, 23 Apr 2024 11:17:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 18:46:42.490302
• Title: Adaptable Recovery Behaviors in Robotics: A Behavior Trees and Motion Generators(BTMG) Approach for Failure Management
• Title（参考訳）: ロボットの適応的回復行動: 動作木と動作生成器(BTMG)による故障管理
• Authors: Faseeh Ahmad, Matthias Mayr, Sulthan Suresh-Fazeela, Volker Krueger,
• Abstract要約: 本稿では,リカバリ動作を適応可能なロボット技術としてモデル化し,行動木と動作生成器(BTMG)フレームワークをポリシー表現に活用する手法を提案する。 我々は,ペグ・イン・ア・ホール作業における一連の段階的なシナリオを通じて方法論を評価し,ロボットの協調作業における作業効率の向上とタスク成功率の向上に対するアプローチの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In dynamic operational environments, particularly in collaborative robotics, the inevitability of failures necessitates robust and adaptable recovery strategies. Traditional automated recovery strategies, while effective for predefined scenarios, often lack the flexibility required for on-the-fly task management and adaptation to expected failures. Addressing this gap, we propose a novel approach that models recovery behaviors as adaptable robotic skills, leveraging the Behavior Trees and Motion Generators~(BTMG) framework for policy representation. This approach distinguishes itself by employing reinforcement learning~(RL) to dynamically refine recovery behavior parameters, enabling a tailored response to a wide array of failure scenarios with minimal human intervention. We assess our methodology through a series of progressively challenging scenarios within a peg-in-a-hole task, demonstrating the approach's effectiveness in enhancing operational efficiency and task success rates in collaborative robotics settings. We validate our approach using a dual-arm KUKA robot.
• Abstract（参考訳）: 動的運用環境、特に協調型ロボティクスでは、障害の回避は堅牢で適応可能な回復戦略を必要とする。 従来の自動リカバリ戦略は、事前に定義されたシナリオでは有効だが、オンザフライのタスク管理や期待される障害への適応に必要な柔軟性を欠いていることが多い。 このギャップに対処するため,我々は,リカバリ行動を適応可能なロボット技術としてモデル化し,行動木と運動生成器(BTMG)フレームワークを政策表現に活用する手法を提案する。 このアプローチは、リカバリ行動パラメータを動的に洗練するために強化学習~(RL)を用いることで、人間の介入を最小限に抑えた幅広い障害シナリオに対する調整された応答を可能にする。 我々は,ペグ・イン・ア・ホール作業における一連の段階的なシナリオを通じて方法論を評価し,ロボットの協調作業における作業効率の向上とタスク成功率の向上に対するアプローチの有効性を実証した。 両腕のKUKAロボットを用いてアプローチを検証する。

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