論文の概要: Teaching Robots to Handle Nuclear Waste: A Teleoperation-Based Learning Approach<

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01405v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 06:46:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.251647
• Title: Teaching Robots to Handle Nuclear Waste: A Teleoperation-Based Learning Approach<
• Title（参考訳）: 遠隔操作型学習手法「原子力廃棄物処理ロボット」
• Authors: Joong-Ku Lee, Hyeonseok Choi, Young Soo Park, Jee-Hwan Ryu,
• Abstract要約: 提案手法は原子力廃棄物処理における課題に対処するものであり, 繰り返しかつ精巧な操作を行う場合が多い。 遠隔操作中に操作者の動作と操作力をキャプチャすることで、このデータを利用して、人間のスキルを複製し、一般化できる機械学習モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.587182001055448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a Learning from Teleoperation (LfT) framework that integrates human expertise with robotic precision to enable robots to autonomously perform skills learned from human operators. The proposed framework addresses challenges in nuclear waste handling tasks, which often involve repetitive and meticulous manipulation operations. By capturing operator movements and manipulation forces during teleoperation, the framework utilizes this data to train machine learning models capable of replicating and generalizing human skills. We validate the effectiveness of the LfT framework through its application to a power plug insertion task, selected as a representative scenario that is repetitive yet requires precise trajectory and force control. Experimental results highlight significant improvements in task efficiency, while reducing reliance on continuous operator involvement.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットが人間の操作者から学んだスキルを自律的に実行できるようにするために,人間の専門知識とロボットの精度を統合したLearning from Teleoperation(LfT)フレームワークを提案する。 提案手法は原子力廃棄物処理における課題に対処するものであり, 繰り返しかつ精巧な操作を行う場合が多い。 遠隔操作中に操作者の動作と操作力をキャプチャすることで、このデータを利用して、人間のスキルを複製し、一般化できる機械学習モデルを訓練する。 本稿では,LfTフレームワークの電源プラグ挿入タスクへの適用による有効性を検証する。 実験結果は、継続的なオペレータの関与への依存を低減しつつ、タスク効率の大幅な改善を浮き彫りにした。

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