In-Hand Object Rotation via Rapid Motor Adaptation

要約

一般化された手での操作は、長い間ロボット工学の未解決の課題でした。
この壮大な目標に向けた小さな一歩として、指先だけを使用して手の中にあるオブジェクトの回転を実現する単純な適応コントローラーを設計および学習する方法を示します。
コントローラーは、円柱状のオブジェクトのみを対象としたシミュレーションで完全にトレーニングされます。その後、微調整を行うことなく、実際のロボット ハンドに直接展開して、さまざまなサイズ、形状、重さを持つ多数のオブジェクトを z 軸上で回転させることができます。
これは、固有受容履歴のみを使用して、コントローラーをオブジェクトのプロパティに迅速にオンラインで適応させることによって実現されます。
さらに、強化学習による制御ポリシーのトレーニングにより、自然で安定した指の歩行が自動的に生成されます。
コードとその他のビデオは、https://haozhi.io/hora で入手できます。

要約(オリジナル)

Generalized in-hand manipulation has long been an unsolved challenge of robotics. As a small step towards this grand goal, we demonstrate how to design and learn a simple adaptive controller to achieve in-hand object rotation using only fingertips. The controller is trained entirely in simulation on only cylindrical objects, which then – without any fine-tuning – can be directly deployed to a real robot hand to rotate dozens of objects with diverse sizes, shapes, and weights over the z-axis. This is achieved via rapid online adaptation of the controller to the object properties using only proprioception history. Furthermore, natural and stable finger gaits automatically emerge from training the control policy via reinforcement learning. Code and more videos are available at https://haozhi.io/hora

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