Self-Supervised Learning of Visual Servoing for Low-Rigidity Robots Considering Temporal Body Changes

要約

本研究では、低剛性ロボットにおける視覚サーボによる物体把持について検討する。
剛性の低いロボットは、剛性の高いロボットに比べて自らの体を思い通りに扱うことが難しく、視覚と体の調整に時間がかかります。
また、ロボットはカメラ位置の変化や加齢による関節の変化など、常に身体の変化に適応しなければなりません。
そこで、低剛性ロボットが身体の視覚サーボ動作を自律的に学習する手法を開発する。
また、身体の一時的な変化に応じて視覚サーボを適応的に変更できる機構も開発します。
低剛性6軸アームMyCobotに本手法を適用し、視覚サーボによる物体把持実験を行うことでその有効性を確認します。

要約(オリジナル)

In this study, we investigate object grasping by visual servoing in a low-rigidity robot. It is difficult for a low-rigidity robot to handle its own body as intended compared to a rigid robot, and calibration between vision and body takes some time. In addition, the robot must constantly adapt to changes in its body, such as the change in camera position and change in joints due to aging. Therefore, we develop a method for a low-rigidity robot to autonomously learn visual servoing of its body. We also develop a mechanism that can adaptively change its visual servoing according to temporal body changes. We apply our method to a low-rigidity 6-axis arm, MyCobot, and confirm its effectiveness by conducting object grasping experiments based on visual servoing.

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