Mastering Contact-rich Tasks by Combining Soft and Rigid Robotics with Imitation Learning

要約

ソフトロボットは、安全で堅牢かつ適応可能な環境との相互作用を確立する機能により、ロボットシステムの使用に革命を起こす可能性を秘めていますが、その正確な制御は依然として課題です。
対照的に、従来の剛体ロボットは高い精度と再現性を提供しますが、柔らかいロボットのような柔軟性がありません。
私たちは、これらの特性をハイブリッドロボットプラットフォームに組み合わせることで、全体的な能力を大幅に向上できると主張します。
この研究では、剛性マニピュレータと完全に開発されたソフト アームを統合した新しいハイブリッド ロボット プラットフォームを紹介します。
このシステムは、自律的に模倣学習を行うことにより、柔軟で汎用性のあるタスクを実行するために必要な知能を備えています。
物理的な柔らかさと機械学習により、当社のプラットフォームは高度に汎用化可能なスキルを実現できる一方、剛性の高いコンポーネントにより精度と再現性が保証されます。

要約(オリジナル)

Soft robots have the potential to revolutionize the use of robotic systems with their capability of establishing safe, robust, and adaptable interactions with their environment, but their precise control remains challenging. In contrast, traditional rigid robots offer high accuracy and repeatability but lack the flexibility of soft robots. We argue that combining these characteristics in a hybrid robotic platform can significantly enhance overall capabilities. This work presents a novel hybrid robotic platform that integrates a rigid manipulator with a fully developed soft arm. This system is equipped with the intelligence necessary to perform flexible and generalizable tasks through imitation learning autonomously. The physical softness and machine learning enable our platform to achieve highly generalizable skills, while the rigid components ensure precision and repeatability.

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