要約
器用な手操作は、ロボットが人間レベルの操作の器用さを実現できるようにする上で極めて重要な役割を果たします。
ただし、現在の遠隔操作システムは、多くの場合、高価な機器に依存しており、マルチモーダルの感覚フィードバックを欠いているため、オブジェクトプロパティを認識して複雑な操作タスクを実行する人間のオペレーターの能力が制限されています。
これらの制限に対処するために、テレオ操作と操作のための低コスト、正確、および触覚力のフィードバックグローブシステムであるDogloveを提示します。
Dogloveは、600米ドル未満の費用で数時間で組み立てることができます。
21-DOFモーションキャプチャのカスタマイズされたジョイント構造、5-DOF多方向力フィードバックのコンパクトなケーブル駆動型トルク透過メカニズム、および5-DOFの指先の触覚フィードバックの線形共鳴アクチュエータを備えています。
アクションと触覚力のリターゲティングを活用して、Dogloveは、器用なロボットハンドの正確で没入型のテレオ操作を可能にし、複雑で接触豊富なタスクで高い成功率を達成します。
さらに、視覚的なフィードバックなしにシナリオでDogloveを評価し、タスクパフォーマンスにおける触覚力フィードバックの重要な役割を示しています。
さらに、収集されたデモンストレーションを利用して、模倣学習ポリシーを訓練し、Dogloveの潜在性と有効性を強調しています。
Dogloveのハードウェアおよびソフトウェアシステムは、https://do-glove.github.io/で完全にオープンソーシングされます。
要約(オリジナル)
Dexterous hand teleoperation plays a pivotal role in enabling robots to achieve human-level manipulation dexterity. However, current teleoperation systems often rely on expensive equipment and lack multi-modal sensory feedback, restricting human operators’ ability to perceive object properties and perform complex manipulation tasks. To address these limitations, we present DOGlove, a low-cost, precise, and haptic force feedback glove system for teleoperation and manipulation. DoGlove can be assembled in hours at a cost under 600 USD. It features a customized joint structure for 21-DoF motion capture, a compact cable-driven torque transmission mechanism for 5-DoF multidirectional force feedback, and a linear resonate actuator for 5-DoF fingertip haptic feedback. Leveraging action and haptic force retargeting, DOGlove enables precise and immersive teleoperation of dexterous robotic hands, achieving high success rates in complex, contact-rich tasks. We further evaluate DOGlove in scenarios without visual feedback, demonstrating the critical role of haptic force feedback in task performance. In addition, we utilize the collected demonstrations to train imitation learning policies, highlighting the potential and effectiveness of DOGlove. DOGlove’s hardware and software system will be fully open-sourced at https://do-glove.github.io/.
arxiv情報
著者 | Han Zhang,Songbo Hu,Zhecheng Yuan,Huazhe Xu |
発行日 | 2025-02-11 17:47:05+00:00 |
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