要約
ハードウェアの制限のため、ロボットシステムにとって、ストライキ、スナッチ、ハンマーリングなどの動的および接触豊富なオブジェクトの操作は依然として困難です。
ほとんどの既存のロボットは、高挿入設計、限られたコンプライアンス、および高価なトルクセンサーへの依存によって制約されています。
これに対処するために、ダイナミック操作研究のために設計された6度のフリードームの双近のロボットであるArmada(操作と動的アクションのための手頃なロボット)を紹介します。
Armadaは、研究室での組み立てを容易にするために、容易に利用可能なコンポーネントと3Dプリントされたリンクを使用して、低腸の低下性アクチュエーターを軽量設計と組み合わせています。
両方のアームを含むシステム全体は、わずか6,100ドルで構築されています。
各アームは、最大6.16m/sの速度を達成し、ほとんどの共同ロボットのほぼ2倍で、2.5kgの同等のペイロードがあります。
Armadaは、実世界の環境でのひったくり、ハンマー、および双方向の投げなどの動的操作を実行できることを示しています。
また、シミュレーションにおける非充実した操作ポリシーをトレーニングし、現実世界にゼロショットを転送することと、動的な両マニュアルオブジェクトスロー用の人間の動きのシャドウイングを導入することにより、その強化学習(RL)におけるその有効性を紹介します。
Armadaには、詳細なアセンブリの指示、CADモデル、URDF、シミュレーション、および学習コードが完全にオープンソーリングされています。
https://sites.google.com/view/im2-humanoid-armで補足ビデオを見ることを強くお勧めします。
要約(オリジナル)
Dynamic and contact-rich object manipulation, such as striking, snatching, or hammering, remains challenging for robotic systems due to hardware limitations. Most existing robots are constrained by high-inertia design, limited compliance, and reliance on expensive torque sensors. To address this, we introduce ARMADA (Affordable Robot for Manipulation and Dynamic Actions), a 6 degrees-of-freedom bimanual robot designed for dynamic manipulation research. ARMADA combines low-inertia, back-drivable actuators with a lightweight design, using readily available components and 3D-printed links for ease of assembly in research labs. The entire system, including both arms, is built for just $6,100. Each arm achieves speeds up to 6.16m/s, almost twice that of most collaborative robots, with a comparable payload of 2.5kg. We demonstrate ARMADA can perform dynamic manipulation like snatching, hammering, and bimanual throwing in real-world environments. We also showcase its effectiveness in reinforcement learning (RL) by training a non-prehensile manipulation policy in simulation and transferring it zero-shot to the real world, as well as human motion shadowing for dynamic bimanual object throwing. ARMADA is fully open-sourced with detailed assembly instructions, CAD models, URDFs, simulation, and learning codes. We highly recommend viewing the supplementary video at https://sites.google.com/view/im2-humanoid-arm.
arxiv情報
著者 | Jaehyung Kim,Jiho Kim,Dongryung Lee,Yujin Jang,Beomjoon Kim |
発行日 | 2025-02-24 07:10:02+00:00 |
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