要約
人間はロボットを遠隔操作して、複雑な操作タスクを実行できます。
模倣学習は、人間の遠隔操作デモンストレーションを活用してロボットに新しいスキルを教える強力なフレームワークとして登場しました。
ただし、学習されたポリシーのパフォーマンスは、デモンストレーション データの品質、規模、多様性によってボトルネックになります。
この論文では、ロボット操作のための低コストで直感的な遠隔操作システム (GELLO) を構築するための GEneraL フレームワークを提案することにより、大規模で高品質の人体実証データを収集する障壁を下げることを目指しています。
ターゲットのロボット アームが与えられると、3D プリントされた部品と経済的な既製モーターを活用して、ターゲット アームと同じ運動学的構造を持つ GELLO コントローラー デバイスを構築します。
GELLO は構築が簡単で、直感的に使用できます。
広範なユーザー調査を通じて、仮想現実コントローラーや 3D スペースマウスなど、模倣学習の文献で一般的に使用されている他のコスト効率の高い遠隔操作デバイスと比較して、GELLO がより信頼性が高く効率的なデモンストレーション収集を可能にすることを示しています。
さらに、複雑な両手操作や接触が多い操作タスクを実行するための GELLO の機能を実証します。
GELLO を誰でも利用できるようにするために、私たちは一般的に使用される 3 つのロボット アーム (Franka、UR5、xArm) 用の GELLO システムを設計および構築しました。
すべてのソフトウェアとハードウェアはオープンソースであり、当社の Web サイト (https://wuphilipp.github.io/gello/) で見つけることができます。
要約(オリジナル)
Humans can teleoperate robots to accomplish complex manipulation tasks. Imitation learning has emerged as a powerful framework that leverages human teleoperated demonstrations to teach robots new skills. However, the performance of the learned policies is bottlenecked by the quality, scale, and variety of the demonstration data. In this paper, we aim to lower the barrier to collecting large and high-quality human demonstration data by proposing a GEneraL framework for building LOw-cost and intuitive teleoperation systems for robotic manipulation (GELLO). Given a target robot arm, we build a GELLO controller device that has the same kinematic structure as the target arm, leveraging 3D-printed parts and economical off-the-shelf motors. GELLO is easy to build and intuitive to use. Through an extensive user study, we show that GELLO enables more reliable and efficient demonstration collection compared to other cost efficient teleoperation devices commonly used in the imitation learning literature such as virtual reality controllers and 3D spacemouses. We further demonstrate the capabilities of GELLO for performing complex bi-manual and contact-rich manipulation tasks. To make GELLO accessible to everyone, we have designed and built GELLO systems for 3 commonly used robotic arms: Franka, UR5, and xArm. All software and hardware are open-sourced and can be found on our website: https://wuphilipp.github.io/gello/.
arxiv情報
| 著者 | Philipp Wu,Yide Shentu,Zhongke Yi,Xingyu Lin,Pieter Abbeel |
| 発行日 | 2024-07-18 05:33:09+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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