論文の概要: Incremental Few-Shot Adaptation for Non-Prehensile Object Manipulation using Parallelizable Physics Simulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13228v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 05:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:18:04.210485
• Title: Incremental Few-Shot Adaptation for Non-Prehensile Object Manipulation using Parallelizable Physics Simulators
• Title（参考訳）: 並列化可能な物理シミュレータを用いた非定常物体マニピュレーションのためのインクリメンタルFew-Shot適応
• Authors: Fabian Baumeister, Lukas Mack, Joerg Stueckler,
• Abstract要約: 本稿では,物理に基づく力学モデルをモデル予測制御に繰り返し適用する,非包括的操作のための新しいアプローチを提案する。 ロボットとオブジェクトの相互作用の例として,モデルのパラメータを漸進的に適用する。 シミュレーションおよび実ロボットを用いたいくつかの物体押出実験において,本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.483662156126757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot adaptation is an important capability for intelligent robots that perform tasks in open-world settings such as everyday environments or flexible production. In this paper, we propose a novel approach for non-prehensile manipulation which iteratively adapts a physics-based dynamics model for model-predictive control. We adapt the parameters of the model incrementally with a few examples of robot-object interactions. This is achieved by sampling-based optimization of the parameters using a parallelizable rigid-body physics simulation as dynamic world model. In turn, the optimized dynamics model can be used for model-predictive control using efficient sampling-based optimization. We evaluate our few-shot adaptation approach in several object pushing experiments in simulation and with a real robot.
• Abstract（参考訳）: 日々の環境やフレキシブル生産といったオープンワールド環境でタスクを実行するインテリジェントロボットにとって、ショット適応は重要な機能である。 本稿では,モデル予測制御のための物理に基づく力学モデルに反復的に適応する,非包括的操作のための新しいアプローチを提案する。 ロボットとオブジェクトの相互作用の例として,モデルのパラメータを漸進的に適用する。 これは、並列化可能な剛体物理シミュレーションを動的世界モデルとして用いたパラメータのサンプリングベース最適化によって達成される。 代わりに、効率的なサンプリングベース最適化を用いたモデル予測制御に最適化されたダイナミクスモデルを用いることができる。 シミュレーションおよび実ロボットを用いたいくつかの物体押出実験において,本手法の有効性を検証した。

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