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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07391v3
• Date: Sun, 03 Nov 2024 16:22:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:41:36.347684
• 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: 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。 我々の定式化により、統一されたポリシーの訓練により、任意の回転軸に関する未知の物体を任意の方向で回転させることができる。 リッチな多指触覚センシングは不安定な把握を検知し、ポリシーの堅牢性を改善するリアクティブな振る舞いを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.606323817785114
• License:
• Abstract: Human hands are capable of in-hand manipulation in the presence of different hand motions. For a robot hand, harnessing rich tactile information to achieve this level of dexterity still remains a significant challenge. 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 tackle this problem by training a dense tactile policy in simulation and present a sim-to-real method for rich tactile sensing to achieve zero-shot policy transfer. Our formulation allows the training of a unified policy to rotate unseen objects about arbitrary rotation axes in any hand direction. In our experiments, we highlight the benefit of capturing detailed contact information when handling objects of varying properties. Interestingly, we found rich multi-fingered tactile sensing can detect unstable grasps and provide a reactive behavior that improves the robustness of the policy. The project website can be found at https://maxyang27896.github.io/anyrotate/.
• Abstract（参考訳）: 人間の手は、異なる手の動きの存在下で手動操作を行うことができる。 ロボットハンドにとって、このレベルのデキスタリティを達成するために、リッチな触覚情報を活用することは、依然として重要な課題である。 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。 シミュレーションにおいて高密度な触覚ポリシーを訓練することによりこの問題に対処し、ゼロショットポリシー伝達を実現するために、リッチな触覚センシングのためのsim-to-real法を提案する。 我々の定式化により、統一されたポリシーの訓練により、任意の回転軸に関する未知の物体を任意の方向で回転させることができる。 実験では、様々な特性の物体を扱う際に、詳細な接触情報を取得する利点を強調した。 興味深いことに、リッチな多指触覚センサは不安定な把握を検知し、ポリシーの堅牢性を改善するリアクティブな振る舞いを提供することができる。 プロジェクトのWebサイトはhttps://maxyang27896.github.io/anyrotate/にある。

関連論文リスト

• Lessons from Learning to Spin "Pens" [51.9182692233916]
  本研究では,ペンのような物体を回転させる能力を示すことによって,学習に基づく手動操作システムの境界を推し進める。 まず、強化学習を用いて、特権情報でオラクルポリシーを訓練し、シミュレーションにおいて高忠実度軌道データセットを生成する。 次に、これらの実世界の軌道を用いて感覚運動のポリシーを微調整し、実世界の力学に適応させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T17:56:01Z)
• Learning In-Hand Translation Using Tactile Skin With Shear and Normal Force Sensing [43.269672740168396]
  3次せん断力と2次正規力のゼロショット・シミュレートを可能にする触覚皮膚センサモデルを提案する。 触覚センシングが様々な未確認オブジェクト特性へのポリシー適応をどのように促進するかを評価するために、広範囲な実世界の実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T17:52:30Z)
• Twisting Lids Off with Two Hands [82.21668778600414]
  シミュレーションで訓練された政策を実世界へ効果的かつ効率的に移行する方法を示す。 具体的には,ボトル状物体の蓋を両手でねじる問題について考察する。 これは、バイマガル・マルチフィンガーハンドでそのような機能を実現する最初のsim-to-real RLシステムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T18:59:30Z)
• General In-Hand Object Rotation with Vision and Touch [46.871539289388615]
  複数の軸に沿って指先で物体を回転させるシステムであるRotateItを紹介した。 実感的かつノイズの多いビゾタクタクタブルとプロピロセプティヴな感覚入力で操作するために蒸留する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T17:59:25Z)
• Rotating without Seeing: Towards In-hand Dexterity through Touch [43.87509744768282]
  本稿では,タッチデクスタリティ(Touch Dexterity)を提案する。 小さな領域で正確な触覚センサーに頼る代わりに、ロボットハンドの片側をオーバーレイする密度の高い二分力センサー(タッチまたはタッチなし)を用いた新しいシステム設計を導入する。 我々は,各種物体のシミュレーションに強化学習を用いて手動回転ポリシーを訓練する。タッチオンリーセンシングを応用して,実際のロボットの手で直接ポリシーを展開し,トレーニングで提示されていない新規物体を回転させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T05:38:30Z)
• Tactile-Filter: Interactive Tactile Perception for Part Mating [54.46221808805662]
  人間は触覚と触覚に頼っている。 視覚ベースの触覚センサーは、様々なロボット認識や制御タスクに広く利用されている。 本稿では,視覚に基づく触覚センサを用いた対話的知覚手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T16:27:37Z)
• DeXtreme: Transfer of Agile In-hand Manipulation from Simulation to Reality [64.51295032956118]
  我々は人型ロボットの手で頑健な操作を行える政策を訓練する。 本研究は,各種ハードウェアおよびシミュレータのデクスタラス操作におけるsim-to-real転送の可能性を再確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T01:51:36Z)
• On the Feasibility of Learning Finger-gaiting In-hand Manipulation with Intrinsic Sensing [0.7373617024876725]
  モデルフリー強化学習を用いて, 指先を正確に把握することで, 指先の動きを学習する。 精度把握の本質的な不安定性に対処するために,初期状態分布の利用を提案する。 本手法は, 最先端技術よりも, サンプルの複雑さを大幅に改善して, 指球運動を学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-26T23:22:29Z)
• Design and Control of Roller Grasper V2 for In-Hand Manipulation [6.064252790182275]
  指先で物体を操作できる新しい非人型ロボットグリーパーを提案する。 2自由度を持つ球状回転指先(DoF)により活性表面が達成される さらにDoFは各指の基部にあり、指は大きさと形状の幅で物体をつかむことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-18T00:54:09Z)

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。