論文の概要: HOMIE: Humanoid Loco-Manipulation with Isomorphic Exoskeleton Cockpit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13013v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 16:33:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:05:52.989647
• Title: HOMIE: Humanoid Loco-Manipulation with Isomorphic Exoskeleton Cockpit
• Title（参考訳）: ホミエ:異型外骨格コックピットを用いたヒューマノイドロコマニピュレーション
• Authors: Qingwei Ben, Feiyu Jia, Jia Zeng, Junting Dong, Dahua Lin, Jiangmiao Pang,
• Abstract要約: 現在のヒューマノイド遠隔操作システムは、信頼性の高い低レベル制御ポリシーを欠いているか、または正確な全身制御コマンドを取得するのに苦労している。 本稿では,ヒューマノイドのロコ操作ポリシと低コストなエクソスケルトン型ハードウェアシステムを統合した,新しいヒューマノイド遠隔操作コックピットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.12750762494588
• License:
• Abstract: Current humanoid teleoperation systems either lack reliable low-level control policies, or struggle to acquire accurate whole-body control commands, making it difficult to teleoperate humanoids for loco-manipulation tasks. To solve these issues, we propose HOMIE, a novel humanoid teleoperation cockpit integrates a humanoid loco-manipulation policy and a low-cost exoskeleton-based hardware system. The policy enables humanoid robots to walk and squat to specific heights while accommodating arbitrary upper-body poses. This is achieved through our novel reinforcement learning-based training framework that incorporates upper-body pose curriculum, height-tracking reward, and symmetry utilization, without relying on any motion priors. Complementing the policy, the hardware system integrates isomorphic exoskeleton arms, a pair of motion-sensing gloves, and a pedal, allowing a single operator to achieve full control of the humanoid robot. Our experiments show our cockpit facilitates more stable, rapid, and precise humanoid loco-manipulation teleoperation, accelerating task completion and eliminating retargeting errors compared to inverse kinematics-based methods. We also validate the effectiveness of the data collected by our cockpit for imitation learning. Our project is fully open-sourced, demos and code can be found in https://homietele.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 現在のヒューマノイド遠隔操作システムは、信頼性の高い低レベル制御ポリシーを欠いているか、正確な全身制御コマンドを取得するのに苦労しているかのいずれかであり、ロコ操作タスクのためにヒューマノイドを遠隔操作することは困難である。 これらの問題を解決するために,新しいヒューマノイド遠隔操作コックピットであるHOMIEを提案する。 このポリシーにより、ヒューマノイドロボットは、任意の上半身のポーズを調節しながら、特定の高さまで歩いたりしゃがんだりすることができる。 これは、上半身ポーズのカリキュラム、高さ追跡報酬、対称性の活用を、いかなる動きにも依存せずに組み込んだ、新しい強化学習ベースのトレーニングフレームワークによって達成される。 このポリシーを補完するハードウェアシステムは、異形外骨格アーム、モーションセンシンググローブ、ペダルを統合し、単一のオペレーターがヒューマノイドロボットを完全に制御できるようにする。 実験の結果,我々のコックピットは,逆キネマティクス法と比較して,より安定,迅速,高精度なヒューマノイドロコ操作遠隔操作,タスク完了の促進,再目標誤差の排除を可能にした。 また,コックピットが収集したデータによる模倣学習の有効性も検証した。 私たちのプロジェクトは完全にオープンソースで、デモとコードはhttps://homietele.github.io/.com/で見ることができる。

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