要約
ロボットが安全規則で組み立てタイプのタスクを達成できるようにする強化学習 (RL) ベースの方法が提案されています。
全体的な戦略は、把握と組み立てで構成され、この論文では主に組み立て戦略を検討します。
この論文では、視覚的なフィードバックの代わりにフォース フィードバックを使用して、穴の形状と方向を認識しています。
さらに、力の出力が大きすぎると非常停止がトリガーされるため、力ベースの動的安全ロック (DSL) を提案して、ロボットの押す力を制限します。
最後に、シミュレーターを使用してロボットモデルをトレーニングおよびテストし、アブレーション実験を構築して、この方法の有効性を示します。
モデルはシミュレーターで 500 回個別にテストされ、4mm のギャップで 88.57% の成功率が得られます。
これらのモデルは現実世界に転送され、実際のロボットに展開されます。
独立したテストを実施し、4mm のギャップで 79.63% の成功率を得ました。
シミュレーション環境: https://github.com/0707yiliu/peg-in-hole-with-RL.
要約(オリジナル)
A reinforcement learning (RL) based method that enables the robot to accomplish the assembly-type task with safety regulations is proposed. The overall strategy consists of grasping and assembly, and this paper mainly considers the assembly strategy. Force feedback is used instead of visual feedback to perceive the shape and direction of the hole in this paper. Furthermore, since the emergency stop is triggered when the force output is too large, a force-based dynamic safety lock (DSL) is proposed to limit the pressing force of the robot. Finally, we train and test the robot model with a simulator and build ablation experiments to illustrate the effectiveness of our method. The models are independently tested 500 times in the simulator, and we get an 88.57% success rate with a 4mm gap. These models are transferred to the real world and deployed on a real robot. We conducted independent tests and obtained a 79.63% success rate with a 4mm gap. Simulation environments: https://github.com/0707yiliu/peg-in-hole-with-RL.
arxiv情報
| 著者 | Yi Liu |
| 発行日 | 2023-03-14 15:18:37+00:00 |
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