QDP: Learning to Sequentially Optimise Quasi-Static and Dynamic Manipulation Primitives for Robotic Cloth Manipulation

要約

定義済みの操作プリミティブは、布の操作に広く使用されています。
ただし、剛性や密度などの布のプロパティは、これらのプリミティブのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。
既存のソリューションは、ピック アンド プレース位置のパラメータ化に取り組んできましたが、準静的および動的操作プリミティブの速度や軌道などの要因の影響は無視されてきました。
これらのパラメータに適切な値を選択することは、家庭用布オブジェクトに存在するさまざまなマテリアルに対処するために重要です。
この課題に対処するために、準静的および動的操作プリミティブのピックアンドプレース位置に加えて、モーション速度などのパラメーターを最適化する準動的パラメーター化可能 (QDP) メソッドを導入します。
この作業では、順次強化学習のフレームワークを活用して、プリミティブを構成するパラメーターを順次分離します。
この方法の有効性を評価するために、シミュレーションと現実世界の実験で、ロボット アームを使用して展開する布のタスクに焦点を当てます。
シミュレーションの結果は、プリミティブの最適なパラメーターを決定することで、最適ではないパラメーターと比較してパフォーマンスが 20% 向上することを示しています。
実際の結果は、質量、剛性、形状、およびサイズが異なる布の操作プリミティブの速度と高さを変更することの利点を示しています。
補足資料、ビデオ、およびコードは、https://sites.google.com/view/qdp-srl にあります。

要約(オリジナル)

Pre-defined manipulation primitives are widely used for cloth manipulation. However, cloth properties such as its stiffness or density can highly impact the performance of these primitives. Although existing solutions have tackled the parameterisation of pick and place locations, the effect of factors such as the velocity or trajectory of quasi-static and dynamic manipulation primitives has been neglected. Choosing appropriate values for these parameters is crucial to cope with the range of materials present in house-hold cloth objects. To address this challenge, we introduce the Quasi-Dynamic Parameterisable (QDP) method, which optimises parameters such as the motion velocity in addition to the pick and place positions of quasi-static and dynamic manipulation primitives. In this work, we leverage the framework of Sequential Reinforcement Learning to decouple sequentially the parameters that compose the primitives. To evaluate the effectiveness of the method we focus on the task of cloth unfolding with a robotic arm in simulation and real-world experiments. Our results in simulation show that by deciding the optimal parameters for the primitives the performance can improve by 20% compared to sub-optimal ones. Real-world results demonstrate the advantage of modifying the velocity and height of manipulation primitives for cloths with different mass, stiffness, shape and size. Supplementary material, videos, and code, can be found at https://sites.google.com/view/qdp-srl.

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