論文の概要: Behavioral Learning of Dish Rinsing and Scrubbing based on Interruptive Direct Teaching Considering Assistance Rate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09360v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 12:31:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 16:42:00.395293
• Title: Behavioral Learning of Dish Rinsing and Scrubbing based on Interruptive Direct Teaching Considering Assistance Rate
• Title（参考訳）: 援助率を考慮した断続的直接指導に基づくディッシュリンクとスクラブの行動学習
• Authors: Shumpei Wakabayashi, Kento Kawaharazuka, Kei Okada, Masayuki Inaba,
• Abstract要約: 本稿では,食器洗浄のための安全で巧妙な操作システムを提案する。 ロボットは、オブジェクトの状態とロボット自体を推定することにより、オブジェクトの動的モデルを学ぶ。 人的援助の少ない安全な行動を生成することが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.627269308126976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots are expected to manipulate objects in a safe and dexterous way. For example, washing dishes is a dexterous operation that involves scrubbing the dishes with a sponge and rinsing them with water. It is necessary to learn it safely without splashing water and without dropping the dishes. In this study, we propose a safe and dexterous manipulation system. The robot learns a dynamics model of the object by estimating the state of the object and the robot itself, the control input, and the amount of human assistance required (assistance rate) after the human corrects the initial trajectory of the robot's hands by interruptive direct teaching. By backpropagating the error between the estimated and the reference value using the acquired dynamics model, the robot can generate a control input that approaches the reference value, for example, so that human assistance is not required and the dish does not move excessively. This allows for adaptive rinsing and scrubbing of dishes with unknown shapes and properties. As a result, it is possible to generate safe actions that require less human assistance.
• Abstract（参考訳）: ロボットは安全で巧妙な方法で物体を操作することが期待されている。 例えば、皿を洗うことは、スポンジで皿をこすって水で洗うという豪華な作業である。 水をはねることなく、皿を落とすことなく安全に学ぶ必要がある。 本研究では,安全かつ巧妙な操作システムを提案する。 ロボットは、物体とロボット自体の状態と制御入力と、人間がロボットの手の最初の軌跡を割り込み直接指導によって補正した後に必要な人的援助の量(補助率)を推定することにより、物体の力学モデルを学ぶ。 取得したダイナミクスモデルを用いて、推定値と基準値との誤差を逆伝搬することにより、例えば、基準値に近づいた制御入力を生成することができ、例えば、人間の助けが不要で、皿が過度に動かない。 これにより、形状や性質が不明な皿を適応的に洗うことができる。 結果として、人的援助の少ない安全な行動を生成することができる。

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