Scoop-and-Toss: Dynamic Object Collection for Quadrupedal Systems

要約

四足ロボットは、制御された環境から現実世界のアプリケーションに能力を拡張し、運動に大きな進歩を遂げました。
動きを超えて、最近の作業では、脚を使用して、ボタンを押すなどのタスクを実行するために脚を使用して操作を検討しました。
これらの努力は脚ベースの操作の実現可能性を示していますが、ほとんどは比較的静的なタスクに焦点を当てています。
この作業では、四足動物が足の俊敏性を活用することにより、追加のアクチュエーターなしでオブジェクトを収集できるようにするフレームワークを提案します。
片足にシンプルなスクープのようなアドオンを取り付けることにより、ロボットはオブジェクトをスクープして、背面に取り付けられたコレクショントレイに投げることができます。
私たちの方法は、2つの専門家ポリシーで構成される階層的なポリシー構造を採用しています。1つはすくいと投げて、1つはオブジェクトの位置に近づくために、そしてそれらを動的に切り替えるメタポリティです。
専門家のポリシーは別々にトレーニングされ、その後、調整されたマルチオブジェクトコレクションのメタポリシートレーニングが行われます。
このアプローチは、動的なオブジェクトの操作に四足動物の脚をどのように効果的に利用できるかを示しており、運動を超えて役割を拡大します。

要約(オリジナル)

Quadruped robots have made significant advances in locomotion, extending their capabilities from controlled environments to real-world applications. Beyond movement, recent work has explored loco-manipulation using the legs to perform tasks such as pressing buttons or opening doors. While these efforts demonstrate the feasibility of leg-based manipulation, most have focused on relatively static tasks. In this work, we propose a framework that enables quadruped robots to collect objects without additional actuators by leveraging the agility of their legs. By attaching a simple scoop-like add-on to one leg, the robot can scoop objects and toss them into a collection tray mounted on its back. Our method employs a hierarchical policy structure comprising two expert policies-one for scooping and tossing, and one for approaching object positions-and a meta-policy that dynamically switches between them. The expert policies are trained separately, followed by meta-policy training for coordinated multi-object collection. This approach demonstrates how quadruped legs can be effectively utilized for dynamic object manipulation, expanding their role beyond locomotion.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google