Echo: An Open-Source, Low-Cost Teleoperation System with Force Feedback for Dataset Collection in Robot Learning

要約

この記事では、マニュアルおよび双方向のタスクのためにデータセットの収集を強化するために設計された新しい共同一致テレオ操作システムであるEchoを提案します。
当社のシステムは、URマニピュレーターの制御用に特別に調整されており、力フィードバックと調整可能な感度モードを備えたカスタムコントローラーを備えており、正確で直感的な動作を可能にします。
さらに、Echoはユーザーフレンドリーなデータセット記録インターフェイスを統合し、模倣学習のための高品質のトレーニングデータを収集するプロセスを簡素化します。
このシステムは、信頼性が高く、費用対効果が高く、簡単に再現可能になるように設計されており、模倣学習を通じてロボット工学を進めることに情熱を傾ける研究者、研究所、スタートアップにとってアクセス可能なツールになります。
現在の実装はURマニピュレーターに焦点を当てていますが、エコーアーキテクチャは再構成可能であり、他のマニピュレーターやヒューマノイドシステムに適応できます。
一連の実験を通じてエコーの有効性を実証し、複雑な双方向のタスクを実行する能力と、分野での研究を加速する可能性を示しています。
https://eterwait.github.io/echo/でアセンブリの指示、ハードウェアの説明、コードを提供します。

要約(オリジナル)

In this article, we propose Echo, a novel joint-matching teleoperation system designed to enhance the collection of datasets for manual and bimanual tasks. Our system is specifically tailored for controlling the UR manipulator and features a custom controller with force feedback and adjustable sensitivity modes, enabling precise and intuitive operation. Additionally, Echo integrates a user-friendly dataset recording interface, simplifying the process of collecting high-quality training data for imitation learning. The system is designed to be reliable, cost-effective, and easily reproducible, making it an accessible tool for researchers, laboratories, and startups passionate about advancing robotics through imitation learning. Although the current implementation focuses on the UR manipulator, Echo architecture is reconfigurable and can be adapted to other manipulators and humanoid systems. We demonstrate the effectiveness of Echo through a series of experiments, showcasing its ability to perform complex bimanual tasks and its potential to accelerate research in the field. We provide assembly instructions, a hardware description, and code at https://eterwait.github.io/Echo/.

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