論文の概要: Teleoperated Omni-directional Dual Arm Mobile Manipulation Robotic System with Shared Control for Retail Store

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23923v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 11:18:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.763948
• Title: Teleoperated Omni-directional Dual Arm Mobile Manipulation Robotic System with Shared Control for Retail Store
• Title（参考訳）: 小売店の共有制御による全方向両腕移動操作ロボットシステム
• Authors: Rolif Lima, Somdeb Saha, Nijil George, Vismay Vakharia, Shubham Parab, Sahil Gaonkar, Vighnesh Vatsal, Kaushik Das,
• Abstract要約: 小売環境での使用に適した全方向デュアルアーム移動ロボットについて紹介する。 本稿では,ロボットと人間の操作者間での共有制御を可能にする遠隔操作手法を提案する。 小売環境のモックアップにおけるテストを通じて,提案システムの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The swiftly expanding retail sector is increasingly adopting autonomous mobile robots empowered by artificial intelligence and machine learning algorithms to gain an edge in the competitive market. However, these autonomous robots encounter challenges in adapting to the dynamic nature of retail products, often struggling to operate autonomously in novel situations. In this study, we introduce an omni-directional dual-arm mobile robot specifically tailored for use in retail environments. Additionally, we propose a tele-operation method that enables shared control between the robot and a human operator. This approach utilizes a Virtual Reality (VR) motion capture system to capture the operator's commands, which are then transmitted to the robot located remotely in a retail setting. Furthermore, the robot is equipped with heterogeneous grippers on both manipulators, facilitating the handling of a wide range of items. We validate the efficacy of the proposed system through testing in a mockup of retail environment, demonstrating its ability to manipulate various commonly encountered retail items using both single and dual-arm coordinated manipulation techniques.
• Abstract（参考訳）: 急速に拡大する小売セクターは、人工知能と機械学習アルゴリズムによって強化された自律型モバイルロボットを、競争の激化のために採用している。 しかし、これらの自律ロボットは、小売製品のダイナミックな性質に適応する上で困難に直面する。 本研究では,小売環境に適した全方向デュアルアーム移動ロボットを提案する。 さらに,ロボットと人間の操作者間での共有制御を可能にする遠隔操作手法を提案する。 このアプローチでは、VR(Virtual Reality)モーションキャプチャシステムを使用してオペレータのコマンドをキャプチャし、小売店舗の遠隔地にあるロボットに送信する。 さらに、両マニピュレータに異種グリップを装着し、幅広いアイテムのハンドリングを容易にする。 本研究では,小売環境のモックアップにおいて,単腕協調操作と二腕協調操作を併用した各種小売商品の操作能力を実証し,本システムの有効性を検証した。

関連論文リスト

• RobotSeg: A Model and Dataset for Segmenting Robots in Image and Video [56.9581053843815]
  画像とビデオにおけるロボットセグメンテーションの基礎モデルであるRobotSegを紹介する。 ロボットへの適応の欠如、手動のプロンプトへの依存、フレーム単位のトレーニングマスクアノテーションの必要性に対処する。 それは、画像とビデオの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-28T07:51:02Z)
• A Vision-Based Shared-Control Teleoperation Scheme for Controlling the Robotic Arm of a Four-Legged Robot [0.9699673328328621]
  本研究は,視覚に基づくポーズ推定パイプラインを活用することで,直感的な遠隔操作を提案する。 このシステムはこれらの手首の動きをロボットアームのコマンドにマッピングし、ロボットの腕をリアルタイムで制御する。 軌道プランナは、障害物とロボットアーム自体との衝突を検出し防止することにより、安全な遠隔操作を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-20T18:31:57Z)
• HACTS: a Human-As-Copilot Teleoperation System for Robot Learning [47.9126187195398]
  HACTS(Human-As-Copilot Teleoperation System)は,ロボットアームと遠隔操作ハードウェアを双方向でリアルタイムに同期させるシステムである。 このシンプルで効果的なフィードバックメカニズムは、自動運転車のステアリングホイールに似たもので、人間の操縦士がシームレスに介入し、将来の学習のために行動補正データを収集することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T13:28:13Z)
• Controlling diverse robots by inferring Jacobian fields with deep networks [48.279199537720714]
  自然生物の複雑な構造と多様な機能を反映することは、ロボット工学における長年の課題である。 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いてロボットの映像ストリームをバイスモータヤコビアン場にマッピングする手法を提案する。 提案手法は,正確なクローズドループ制御を実現し,各ロボットの因果動的構造を復元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:55:49Z)
• Commonsense Reasoning for Legged Robot Adaptation with Vision-Language Models [81.55156507635286]
  脚のついたロボットは、様々な環境をナビゲートし、幅広い障害を克服することができる。 現在の学習手法は、人間の監督を伴わずに、予期せぬ状況の長い尾への一般化に苦慮することが多い。 本稿では,VLM-Predictive Control (VLM-PC) というシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T21:00:30Z)
• Open-TeleVision: Teleoperation with Immersive Active Visual Feedback [17.505318269362512]
  Open-TeleVisionは、オペレーターが立体的にロボットの周囲を積極的に知覚することを可能にする。 このシステムは操作者の腕と手の動きをロボットに反映し、没入感のある体験を作り出す。 本システムの有効性は,長期的かつ正確な4つの課題に対して,データ収集と模倣学習ポリシーの訓練によって検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T17:55:35Z)
• Human-Agent Joint Learning for Efficient Robot Manipulation Skill Acquisition [48.65867987106428]
  本稿では,人間とロボットの協調学習システムについて紹介する。 これにより、ロボットエンドエフェクターの制御を学習支援エージェントと共有することができる。 これにより、ダウンストリームタスクにおいて、収集されたデータが十分な品質であることを保証しながら、人間の適応の必要性を減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T03:37:29Z)
• A Transferable Legged Mobile Manipulation Framework Based on Disturbance Predictive Control [15.044159090957292]
  四足歩行ロボットにロボットアームを装着した足の移動操作は、ロボットの性能を大幅に向上させる。 本稿では,潜在動的アダプタを用いた強化学習スキームを低レベルコントローラに組み込んだ統合フレームワーク外乱予測制御を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T14:54:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。