One Policy to Dress Them All: Learning to Dress People with Diverse Poses and Garments

要約

ロボット支援による着替えは、高齢者や障害のある人など、多くの人々の生活に利益をもたらす可能性があります。
このような可能性にもかかわらず、ロボット支援によるドレッシングは、3D 空間で変形可能な布地の複雑な操作を伴うため、ロボット工学にとって依然として困難な課題です。
これまでの研究の多くは、ロボット支援による着替えタスクを解決することを目的としていますが、固定された衣服や固定された腕のポーズなど、一般化する能力を制限する特定の前提を設けています。
この研究では、学習したポリシーに基づいて、部分的な点群の観察から、さまざまな姿勢を持つ人々にさまざまな衣服を着せることができるロボット支援着せ替えシステムを開発します。
ポリシー アーキテクチャと Q 関数を適切に設計すれば、強化学習 (RL) を使用して、多様な衣服の着こなしに適した部分点群観察による効果的なポリシーを学習できることを示します。
さらに、ポリシーの抽出を活用して、人間の腕のポーズのさまざまな範囲でトレーニングされた複数のポリシーを、さまざまな腕のポーズの幅広い範囲で機能する単一のポリシーに結合します。
私たちは、異なる腕のポーズと衣服を着た 17 人の参加者を対象とした人体研究で、510 回の試着トライアルを実施して、システムの包括的な現実世界評価を実施しました。
私たちのシステムは、平均して参加者の腕の長さの 86% をドレスアップすることができます。
ビデオはプロジェクトのウェブページ: https://sites.google.com/view/one-policy-dress でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

Robot-assisted dressing could benefit the lives of many people such as older adults and individuals with disabilities. Despite such potential, robot-assisted dressing remains a challenging task for robotics as it involves complex manipulation of deformable cloth in 3D space. Many prior works aim to solve the robot-assisted dressing task, but they make certain assumptions such as a fixed garment and a fixed arm pose that limit their ability to generalize. In this work, we develop a robot-assisted dressing system that is able to dress different garments on people with diverse poses from partial point cloud observations, based on a learned policy. We show that with proper design of the policy architecture and Q function, reinforcement learning (RL) can be used to learn effective policies with partial point cloud observations that work well for dressing diverse garments. We further leverage policy distillation to combine multiple policies trained on different ranges of human arm poses into a single policy that works over a wide range of different arm poses. We conduct comprehensive real-world evaluations of our system with 510 dressing trials in a human study with 17 participants with different arm poses and dressed garments. Our system is able to dress 86% of the length of the participants’ arms on average. Videos can be found on our project webpage: https://sites.google.com/view/one-policy-dress.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google