Sim2Plan: Robot Motion Planning via Message Passing between Simulation and Reality

要約

Simulation-to-Real は、機械学習モデルをトレーニングおよび開発し、最小限の追加トレーニングで実際の設定にデプロイするタスクです。
このアプローチはロボット工学などの分野でますます一般的になってきています。
ただし、シミュレートされた環境と現実世界の間にはギャップがあることが多く、シミュレーションでトレーニングされた機械学習モデルは現実世界では同様に機能しない可能性があります。
私たちは、メッセージパッシングパイプラインを利用してシミュレーションと現実の間の情報ギャップを最小限に抑えるフレームワークを提案します。
メッセージパッシング パイプラインは、シーンの理解、ロボットの計画、パフォーマンスの検証の 3 つのモジュールで構成されます。
まず、シーン理解モジュールは、実際の環境セットアップとそのデジタル ツインの間のシーン レイアウトを一致させることを目的としています。
次に、ロボット計画モジュールがシミュレーションでの試行錯誤を通じてロボット タスクを解決します。
最後に、性能検証モジュールは、実際のセットアップとシミュレーションの間のロボットとオブジェクトのステータスの違いを常にチェックすることで、計画結果を変化させます。
実験では、ロボットにコーヒーを淹れる必要があるケーススタディを実行します。
結果は、ロボットが私たちのフレームワークの下でタスクを正常に完了できることを示しています。
ロボットはシステムにプログラムされた手順に従い、アクチュエーターを利用してコーヒーマシンやタスクに必要なその他のツールと対話します。
このケーススタディの結果は、精度と効率が必要なタスクのためにロボットを駆動する私たちの方法の潜在的な利点を示しています。
この分野でのさらなる研究は、さらに多用途で適応性のあるロボットの開発につながり、さまざまな業界で自動化の新たな可能性を開く可能性があります。

要約(オリジナル)

Simulation-to-real is the task of training and developing machine learning models and deploying them in real settings with minimal additional training. This approach is becoming increasingly popular in fields such as robotics. However, there is often a gap between the simulated environment and the real world, and machine learning models trained in simulation may not perform as well in the real world. We propose a framework that utilizes a message-passing pipeline to minimize the information gap between simulation and reality. The message-passing pipeline is comprised of three modules: scene understanding, robot planning, and performance validation. First, the scene understanding module aims to match the scene layout between the real environment set-up and its digital twin. Then, the robot planning module solves a robotic task through trial and error in the simulation. Finally, the performance validation module varies the planning results by constantly checking the status difference of the robot and object status between the real set-up and the simulation. In the experiment, we perform a case study that requires a robot to make a cup of coffee. Results show that the robot is able to complete the task under our framework successfully. The robot follows the steps programmed into its system and utilizes its actuators to interact with the coffee machine and other tools required for the task. The results of this case study demonstrate the potential benefits of our method that drive robots for tasks that require precision and efficiency. Further research in this area could lead to the development of even more versatile and adaptable robots, opening up new possibilities for automation in various industries.

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