論文の概要: Inverse Kinematics for Neuro-Robotic Grasping with Humanoid Embodied Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08825v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 21:13:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:15.559121
• Title: Inverse Kinematics for Neuro-Robotic Grasping with Humanoid Embodied Agents
• Title（参考訳）: 人体外用剤を用いた神経-ロボットグラフプの逆運動学
• Authors: Jan-Gerrit Habekost, Connor Gäde, Philipp Allgeuer, Stefan Wermter,
• Abstract要約: 本稿では,カルト空間におけるスムーズなロボットの動きを素早く設計できるゼロショットモーションプランニング手法を提案する。 B'ezier曲線をベースとしたCartesian Planは、我々の神経インスパイアされた逆運動学(IK)手法であるCycleIKによって、関節空間の軌跡に変換される。 人型ロボットNICOとNICOLの物理的ハードウェア上での動作プランナの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.53738829631595
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel zero-shot motion planning method that allows users to quickly design smooth robot motions in Cartesian space. A B\'ezier curve-based Cartesian plan is transformed into a joint space trajectory by our neuro-inspired inverse kinematics (IK) method CycleIK, for which we enable platform independence by scaling it to arbitrary robot designs. The motion planner is evaluated on the physical hardware of the two humanoid robots NICO and NICOL in a human-in-the-loop grasping scenario. Our method is deployed with an embodied agent that is a large language model (LLM) at its core. We generalize the embodied agent, that was introduced for NICOL, to also embody NICO. The agent can execute a discrete set of physical actions and allows the user to verbally instruct various different robots. We contribute a grasping primitive to its action space that allows for precise manipulation of household objects. The updated CycleIK method is compared to popular numerical IK solvers and state-of-the-art neural IK methods in simulation and is shown to be competitive with or outperform all evaluated methods when the algorithm runtime is very short. The grasping primitive is evaluated on both NICOL and NICO robots with a reported grasp success of 72% to 82% for each robot, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カルト空間におけるスムーズなロボットの動きを素早く設計できるゼロショットモーションプランニング手法を提案する。 B\'ezier曲線をベースとしたCartesian Planは、我々の神経インスパイアされた逆運動学(IK)手法であるCycleIKによって、結合空間軌跡に変換され、任意のロボット設計にスケールすることで、プラットフォーム独立を可能にする。 人型ロボットNICOとNICOLの物理的ハードウェア上での動作プランナの評価を行った。 本手法は,言語モデル (LLM) であるエンボディエージェントを中核に配置する。 我々は、NICOLに導入されたエンボディ化剤を一般化し、NICOを具現化する。 エージェントは、個別の物理動作のセットを実行でき、ユーザーは様々な異なるロボットに言葉で指示することができる。 我々は、そのアクション空間に把握プリミティブを貢献し、家庭用オブジェクトの正確な操作を可能にします。 更新されたCycleIK法は、シミュレーションにおける一般的な数値IK解法や最先端のニューラルIK法と比較され、アルゴリズムランタイムが非常に短い場合、評価されたすべてのメソッドと競合するか、性能が優れていることが示されている。 NICOLロボットとNICOロボットの両方で、各ロボットに対して72%から82%の把握成功が報告されている。

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