論文の概要: Towards Robust Prehensile Manipulation in Open-Ended Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.06376v1
- Date: Mon, 05 Oct 2026 14:07:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-09 08:48:15.333299
- Title: Towards Robust Prehensile Manipulation in Open-Ended Environments
- Title（参考訳）: オープンエンド環境におけるロバスト精密マニピュレーションに向けて
- Abstract要約: オープンエンド環境におけるロボット理解操作の課題を解決するために,品質多様性(QD)アルゴリズムを提案する。
提案手法は,広い範囲のロバストなグリップ構成の効率的な発見を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.724379395315274
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose to use Quality-Diversity (QD) algorithms to solve robotic prehensile manipulation tasks in open-ended environments. Our approach enables the efficient discovery of a wide range robust grasp configurations, which serve as reliable starting points for generating diverse prehensile manipulation trajectories on articulated objects. The resulting diversity in manipulation behaviors enhances generalization and adaptability, enabling effective deployment continuously evolving open-world settings.
- Abstract（参考訳）: オープンエンド環境におけるロボット理解操作の課題を解決するために,品質多様性(QD)アルゴリズムを提案する。
本手法は,多種多様な包括的操作トラジェクトリを生成するための信頼性の高い出発点として機能する,広範囲の頑健なグリップ構成の効率的な発見を可能にする。
操作動作の多様性によって、一般化と適応性が向上し、オープンワールド設定を継続的に進化させる効果的なデプロイメントを可能にします。
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