論文の概要: Dynamic object goal pushing with mobile manipulators through model-free constrained reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01546v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 17:28:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:52:20.896873
• Title: Dynamic object goal pushing with mobile manipulators through model-free constrained reinforcement learning
• Title（参考訳）: モデルレス制約強化学習による移動マニピュレータによる動的対象目標押し
• Authors: Ioannis Dadiotis, Mayank Mittal, Nikos Tsagarakis, Marco Hutter,
• Abstract要約: 我々は,未知の物体を所望の位置に移動させ,一連のプッシュ動作によって方向を判断する,移動マニピュレータのための学習型コントローラを開発した。 ロボットアームと移動体ベースモーションのコントローラは,制約付き強化学習(RL)の定式化を用いて訓練される。 学習されたポリシーは、シミュレーションで91.35%、挑戦的なシナリオでハードウェアで80%の成功率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.305146484955296
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• Abstract: Non-prehensile pushing to move and reorient objects to a goal is a versatile loco-manipulation skill. In the real world, the object's physical properties and friction with the floor contain significant uncertainties, which makes the task challenging for a mobile manipulator. In this paper, we develop a learning-based controller for a mobile manipulator to move an unknown object to a desired position and yaw orientation through a sequence of pushing actions. The proposed controller for the robotic arm and the mobile base motion is trained using a constrained Reinforcement Learning (RL) formulation. We demonstrate its capability in experiments with a quadrupedal robot equipped with an arm. The learned policy achieves a success rate of 91.35% in simulation and at least 80% on hardware in challenging scenarios. Through our extensive hardware experiments, we show that the approach demonstrates high robustness against unknown objects of different masses, materials, sizes, and shapes. It reactively discovers the pushing location and direction, thus achieving contact-rich behavior while observing only the pose of the object. Additionally, we demonstrate the adaptive behavior of the learned policy towards preventing the object from toppling.
• Abstract（参考訳）: 非包括的にオブジェクトをゴールに移動し、リオリエントにプッシュすることは、汎用的なロコ操作スキルである。 実世界では、物体の物理的特性と床との摩擦は、かなりの不確実性を含んでいるため、移動マニピュレータの作業は困難である。 本論文では,未知の物体を所望の位置に移動させ,一連のプッシュ動作によって方向を判断する,移動マニピュレータのための学習型コントローラを開発する。 ロボットアームと移動体ベースモーションのコントローラは,制約付き強化学習(RL)の定式化を用いて訓練される。 腕を備えた四足歩行ロボットの実験において,その能力を示す。 学習されたポリシーは、シミュレーションで91.35%、挑戦的なシナリオでハードウェアで80%の成功率を達成する。 大規模なハードウェア実験を通して、この手法は異なる質量、材料、サイズ、形状の未知の物体に対して高い堅牢性を示すことを示した。 プッシュ位置と方向を反応的に発見し、物体のポーズのみを観察しながら接触に富んだ振る舞いを達成する。 さらに,学習方針の適応行動として,物体の踏みつけを防止する方法を示す。

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