NICOL: A Neuro-inspired Collaborative Semi-humanoid Robot that Bridges Social Interaction and Reliable Manipulation

要約

物理的なタスクにおいて人間と効率的に協働できるロボット プラットフォームは、ロボット工学の主要な目標を構成します。
ただし、既存のロボット プラットフォームの多くは、社会的相互作用または産業用オブジェクトの操作タスク用に設計されています。
協働ロボットの設計では、社会的相互作用と物理的なコラボレーション能力の両方が強調されることはほとんどありません。
このギャップを埋めるために、私たちは新しい半人型の NICOL、Neuro-Inspired COLlaborator を紹介します。
NICOL は、高く評価されている前身である Neuro-Inspired COmpanion (NICO) の、新たに設計された大型のスケールアップ バージョンです。
NICOL は、NICO の頭部と表情ディスプレイを採用し、精度、オブジェクト サイズ、ワークスペース サイズの点で操作能力を拡張します。
この論文における私たちの貢献は 2 つあります。第一に、NICOL の設計概念を紹介し、第二に、適応されたエンドツーエンドのハイブリッド神経遺伝視覚運動学習アプローチの新しい拡張を提示することにより、NICOL の操作能力の評価を提供します。
NICOL のより複雑な運動学に対応します。
このアプローチが最先端の逆運動学 (IK) ソルバーである KDL、TRACK-IK、および BIO-IK よりも優れていることを示します。
全体として、この記事は人型ロボット NICOL を初めて紹介し、人型ロボットのソーシャル ロボット工学と神経視覚運動学習の統合に貢献します。

要約(オリジナル)

Robotic platforms that can efficiently collaborate with humans in physical tasks constitute a major goal in robotics. However, many existing robotic platforms are either designed for social interaction or industrial object manipulation tasks. The design of collaborative robots seldom emphasizes both their social interaction and physical collaboration abilities. To bridge this gap, we present the novel semi-humanoid NICOL, the Neuro-Inspired COLlaborator. NICOL is a large, newly designed, scaled-up version of its well-evaluated predecessor, the Neuro-Inspired COmpanion (NICO). NICOL adopts NICO’s head and facial expression display and extends its manipulation abilities in terms of precision, object size, and workspace size. Our contribution in this paper is twofold — firstly, we introduce the design concept for NICOL, and secondly, we provide an evaluation of NICOL’s manipulation abilities by presenting a novel extension for an end-to-end hybrid neuro-genetic visuomotor learning approach adapted to NICOL’s more complex kinematics. We show that the approach outperforms the state-of-the-art Inverse Kinematics (IK) solvers KDL, TRACK-IK and BIO-IK. Overall, this article presents for the first time the humanoid robot NICOL, and contributes to the integration of social robotics and neural visuomotor learning for humanoid robots.

arxiv情報

著者 Matthias Kerzel,Philipp Allgeuer,Erik Strahl,Nicolas Frick,Jan-Gerrit Habekost,Manfred Eppe,Stefan Wermter
発行日 2023-10-30 15:53:14+00:00
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