論文の概要: AnyRotate: Gravity-Invariant In-Hand Object Rotation with Sim-to-Real Touch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07391v1
• Date: Sun, 12 May 2024 22:51:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 15:14:45.278433
• Title: AnyRotate: Gravity-Invariant In-Hand Object Rotation with Sim-to-Real Touch
• Title（参考訳）: AnyRotate: Sim-to-Real Touchによる重力不変物体回転
• Authors: Max Yang, Chenghua Lu, Alex Church, Yijiong Lin, Chris Ford, Haoran Li, Efi Psomopoulou, David A. W. Barton, Nathan F. Lepora,
• Abstract要約: 手の操作は人間の器用さの不可欠な要素である。 ロボットハンドの場合、このディクスタリティのレベルは、精密なモーター制御のために、リッチな接触情報を抽出し、活用する必要がある。 我々は,高密度のsim-to-realタッチを用いた重力不変多軸物体回転システムであるAnyRotateを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.606323817785114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-hand manipulation is an integral component of human dexterity. Our hands rely on tactile feedback for stable and reactive motions to ensure objects do not slip away unintentionally during manipulation. For a robot hand, this level of dexterity requires extracting and utilizing rich contact information for precise motor control. In this paper, we present AnyRotate, a system for gravity-invariant multi-axis in-hand object rotation using dense featured sim-to-real touch. We construct a continuous contact feature representation to provide tactile feedback for training a policy in simulation and introduce an approach to perform zero-shot policy transfer by training an observation model to bridge the sim-to-real gap. Our experiments highlight the benefit of detailed contact information when handling objects with varying properties. In the real world, we demonstrate successful sim-to-real transfer of the dense tactile policy, generalizing to a diverse range of objects for various rotation axes and hand directions and outperforming other forms of low-dimensional touch. Interestingly, despite not having explicit slip detection, rich multi-fingered tactile sensing can implicitly detect object movement within grasp and provide a reactive behavior that improves the robustness of the policy, highlighting the importance of information-rich tactile sensing for in-hand manipulation.
• Abstract（参考訳）: 手の操作は人間の器用さの不可欠な要素である。 私たちの手は触覚フィードバックに頼って、安定的で反応的な動きをすることで、操作中に物体が意図せずに滑り落ちないようにしています。 ロボットハンドの場合、このディクスタリティのレベルは、精密なモーター制御のために、リッチな接触情報を抽出し、活用する必要がある。 本稿では,高密度のsim-to-realタッチを用いた重力不変多軸物体回転システムであるAnyRotateを提案する。 本研究では,シミュレーションにおけるポリシをトレーニングするための触覚フィードバックを提供するための連続的接触特徴表現を構築し,シミュレート・トゥ・リアルギャップをブリッジする観察モデルをトレーニングすることでゼロショットポリシー転送を行うアプローチを提案する。 実験では,様々な特性を持つ物体を扱う際に,詳細な接触情報の利点を強調した。 実世界では、密接な触覚ポリシーのシミュレートと現実の伝達を成功させ、様々な回転軸や手方向の様々な物体に一般化し、他の低次元タッチよりも優れた形状の触覚を再現する。 興味深いことに、スリップ検出が明示されていないにもかかわらず、リッチな多指触覚は、把持中の物体の動きを暗黙的に検出し、ポリシーの堅牢性を改善するリアクティブな行動を提供し、手動操作における情報豊富な触覚センシングの重要性を強調している。

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