APEX: Ambidextrous Dual-Arm Robotic Manipulation Using Collision-Free Generative Diffusion Models

要約

器用な操作、特に巧みな調整と把持は、ロボットにとって基本的かつ不可欠な能力であり、人間のような行動を模倣することを容易にする。この能力をロボットに組み込むことで、ロボットは日常生活や産業環境の両方において、ますます複雑化するタスクを遂行する際に人間を補い、さらには人間に取って代わることができるようになる。しかし、タスクの複雑さ、ロボットの操作空間の広さ、動的な障害物などのために、現代の方法論は操作軌道を考案する上で深刻な課題に遭遇している。我々は、ロボットの運動計画とマニピュレーションの両方に、衝突のない潜在拡散モデルを導入することにより、これらの困難のすべてに対処する新しいアプローチAPEXを提案する。まず、現実の両手両腕ロボット操作タスクの複雑さを、2つのベクトルの整列として抽象化することで単純化する。次に、潜在拡散モデルを考案し、様々なロボット操作軌道を生成する。さらに、分類器誘導技術を用いて障害物情報を統合し、生成された操作軌道の実現性と安全性を保証する。最後に、両手利き双腕ロボットのハードウェアプラットフォーム上で行った広範な実験により、提案アルゴリズムを検証する。本アルゴリズムは、従来のロボット動作計画アルゴリズムを凌駕し、多様なタスクにおいて一貫して成功したシームレスな軌道を生成する。これらの結果は、将来の拡散ロボットの設計に重要な示唆を与え、より複雑なロボット操作タスクに効率性と安全性を高めて取り組む能力を向上させます。実験の完全なビデオ・デモンストレーションは、https://sites.google.com/view/apex-dual-arm/home。

要約(オリジナル)

Dexterous manipulation, particularly adept coordinating and grasping, constitutes a fundamental and indispensable capability for robots, facilitating the emulation of human-like behaviors. Integrating this capability into robots empowers them to supplement and even supplant humans in undertaking increasingly intricate tasks in both daily life and industrial settings. Unfortunately, contemporary methodologies encounter serious challenges in devising manipulation trajectories owing to the intricacies of tasks, the expansive robotic manipulation space, and dynamic obstacles. We propose a novel approach, APEX, to address all these difficulties by introducing a collision-free latent diffusion model for both robotic motion planning and manipulation. Firstly, we simplify the complexity of real-life ambidextrous dual-arm robotic manipulation tasks by abstracting them as aligning two vectors. Secondly, we devise latent diffusion models to produce a variety of robotic manipulation trajectories. Furthermore, we integrate obstacle information utilizing a classifier-guidance technique, thereby guaranteeing both the feasibility and safety of the generated manipulation trajectories. Lastly, we validate our proposed algorithm through extensive experiments conducted on the hardware platform of ambidextrous dual-arm robots. Our algorithm consistently generates successful and seamless trajectories across diverse tasks, surpassing conventional robotic motion planning algorithms. These results carry significant implications for the future design of diffusion robots, enhancing their capability to tackle more intricate robotic manipulation tasks with increased efficiency and safety. Complete video demonstrations of our experiments can be found in https://sites.google.com/view/apex-dual-arm/home.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL