論文の概要: ARMOR: Egocentric Perception for Humanoid Robot Collision Avoidance and Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00396v1
• Date: Sat, 30 Nov 2024 08:39:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:41:43.796946
• Title: ARMOR: Egocentric Perception for Humanoid Robot Collision Avoidance and Motion Planning
• Title（参考訳）: ARMOR:ヒューマノイドロボット衝突回避と運動計画のためのエゴセントリックな知覚
• Authors: Daehwa Kim, Mario Srouji, Chen Chen, Jian Zhang,
• Abstract要約: ARMORはヒューマノイドロボットのための新しい自我中心の認識システムである。 我々の分散認識アプローチはロボットの空間認識を高める。 ARMORの認識は、複数の高密度ヘッドマウントと外部搭載深度カメラを備えた装置よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.207814069339735
• License:
• Abstract: Humanoid robots have significant gaps in their sensing and perception, making it hard to perform motion planning in dense environments. To address this, we introduce ARMOR, a novel egocentric perception system that integrates both hardware and software, specifically incorporating wearable-like depth sensors for humanoid robots. Our distributed perception approach enhances the robot's spatial awareness, and facilitates more agile motion planning. We also train a transformer-based imitation learning (IL) policy in simulation to perform dynamic collision avoidance, by leveraging around 86 hours worth of human realistic motions from the AMASS dataset. We show that our ARMOR perception is superior against a setup with multiple dense head-mounted, and externally mounted depth cameras, with a 63.7% reduction in collisions, and 78.7% improvement on success rate. We also compare our IL policy against a sampling-based motion planning expert cuRobo, showing 31.6% less collisions, 16.9% higher success rate, and 26x reduction in computational latency. Lastly, we deploy our ARMOR perception on our real-world GR1 humanoid from Fourier Intelligence. We are going to update the link to the source code, HW description, and 3D CAD files in the arXiv version of this text.
• Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットは、知覚と知覚に大きなギャップがあり、密集した環境での運動計画を実行するのが困難である。 そこで本研究では,ハードウェアとソフトウェアを統合した,ヒューマノイドロボットのためのウェアラブルライクな深度センサを取り入れた,新たな自我中心型認識システムARMORを紹介する。 我々の分散認識アプローチはロボットの空間認識を高め、よりアジャイルな運動計画を促進する。 我々はまた、AMASSデータセットから約86時間分の人間の現実的な動きを活用することにより、動的衝突回避を行うために、トランスフォーマーに基づく模倣学習(IL)ポリシーをシミュレーションで訓練する。 我々は、ARMORの認識が、複数の高密度ヘッドマウントと外部搭載深度カメラを備えた装置よりも優れていることを示し、衝突が63.7%減少し、成功率が78.7%向上した。 また、我々のILポリシーをサンプリングベースのモーションプランニングエキスパートのcuRoboと比較すると、衝突が31.6%減少し、16.9%の成功率が向上し、計算遅延が26倍減少した。 最後に、Fourier Intelligenceの現実世界のGR1ヒューマノイドにARMORの認識をデプロイする。 このテキストのarXivバージョンでは、ソースコード、HW記述、および3DCADファイルへのリンクを更新します。

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