論文の概要: QuadWBG: Generalizable Quadrupedal Whole-Body Grasping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06782v2
- Date: Mon, 13 Jan 2025 14:11:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:26:31.489446
- Title: QuadWBG: Generalizable Quadrupedal Whole-Body Grasping
- Title（参考訳）: QuadWBG: 一般化可能な四足歩行
- Authors: Jilong Wang, Javokhirbek Rajabov, Chaoyi Xu, Yiming Zheng, He Wang,
- Abstract要約: アームマウントカメラを用いたロコマニピュレーション・コントローラの高機能化のためのモジュラー・フレームワークを提案する。
提案システムは実世界の89%の最先端のワンタイム把握精度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.802964645500815
- License:
- Abstract: Legged robots with advanced manipulation capabilities have the potential to significantly improve household duties and urban maintenance. Despite considerable progress in developing robust locomotion and precise manipulation methods, seamlessly integrating these into cohesive whole-body control for real-world applications remains challenging. In this paper, we present a modular framework for robust and generalizable whole-body loco-manipulation controller based on a single arm-mounted camera. By using reinforcement learning (RL), we enable a robust low-level policy for command execution over 5 dimensions (5D) and a grasp-aware high-level policy guided by a novel metric, Generalized Oriented Reachability Map (GORM). The proposed system achieves state-of-the-art one-time grasping accuracy of 89% in the real world, including challenging tasks such as grasping transparent objects. Through extensive simulations and real-world experiments, we demonstrate that our system can effectively manage a large workspace, from floor level to above body height, and perform diverse whole-body loco-manipulation tasks.
- Abstract（参考訳）: 高度な操作能力を持つレッグロボットは、家庭の義務と都市維持を著しく改善する可能性がある。
ロバストな移動法や精密な操作法の開発においてかなりの進歩があったが、現実のアプリケーションのための密集した全身制御にシームレスに統合することは依然として困難である。
本稿では,1台のアームマウントカメラをベースとした,頑健で汎用的な全体ロコ操作制御のためのモジュラー・フレームワークを提案する。
強化学習(RL)を用いることで,5次元(5D)以上のコマンド実行のためのロバストな低レベルポリシと,新しいメトリクスである一般化指向性マップ(GORM)によってガイドされた把握可能な高レベルポリシを実現する。
提案システムは,透明物体の把握などの課題を含む,実世界の89%の最先端のワンタイム把握精度を実現する。
大規模なシミュレーションや実世界の実験を通じて,本システムは床の高さから体高までの広い作業空間を効果的に管理し,多種多様な全身ロボット操作タスクを遂行できることを実証した。
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