Simulation-aided Learning from Demonstration for Robotic LEGO Construction

要約

最近の製造業の進歩により、ユーザーのニーズを満たす高速で自動のプロトタイピング (つまり、組み立てと分解) 機能に対する需要が高まっています。
この論文では、自動ラピッド LEGO プロトタイピングを研究します。これは、個々のカスタマイズ ニーズを満たし、ユーザーが新しいデザインを自由に構築できるターゲット LEGO オブジェクトを構築することに特化しています。
ユーザーが指定した LEGO デザインを自動的に構築するには、構築計画が必要です。
ただし、自由に設計された LEGO オブジェクトには既存の構築計画がない場合があり、そのような LEGO 構築計画を作成するには、多くの制約 (オブジェクトの形状、色、安定性など) を考慮する必要があるため、簡単ではない労力が必要です。
さらに、ロボットのプロトタイピング スキルをプログラミングするには、ユーザーが専門的なプログラミング スキルを必要とするため、この作業は一般の人には手の届かないものになっています。
この課題に対処するために、このペーパーでは、LEGO プロトタイピング機能をロボットに簡単に展開するためのシミュレーション支援学習によるデモンストレーション (SaLfD) フレームワークを紹介します。
特に、ユーザーはカスタマイズされた新しい LEGO オブジェクトの構築を実演します。
ロボットは人間の作業を観察することで作業情報を抽出し、施工計画を作成します。
学習した建設計画とその結果として得られるレゴ プロトタイプの正確さを検証するためにシミュレーションが開発されます。
提案されたシステムは、FANUC LR-mate 200id/7L ロボットに導入されます。
実験では、提案された SaLfD フレームワークが人間のデモンストレーションからプロトタイピング (つまり、組み立てと分解) タスクを効果的に修正および学習できることが実証されています。
そして学習した試作作業はファナックロボットによって実現されます。

要約(オリジナル)

Recent advancements in manufacturing have a growing demand for fast, automatic prototyping (i.e. assembly and disassembly) capabilities to meet users’ needs. This paper studies automatic rapid LEGO prototyping, which is devoted to constructing target LEGO objects that satisfy individual customization needs and allow users to freely construct their novel designs. A construction plan is needed in order to automatically construct the user-specified LEGO design. However, a freely designed LEGO object might not have an existing construction plan, and generating such a LEGO construction plan requires a non-trivial effort since it requires accounting for numerous constraints (e.g. object shape, colors, stability, etc.). In addition, programming the prototyping skill for the robot requires the users to have expert programming skills, which makes the task beyond the reach of the general public. To address the challenges, this paper presents a simulation-aided learning from demonstration (SaLfD) framework for easily deploying LEGO prototyping capability to robots. In particular, the user demonstrates constructing the customized novel LEGO object. The robot extracts the task information by observing the human operation and generates the construction plan. A simulation is developed to verify the correctness of the learned construction plan and the resulting LEGO prototype. The proposed system is deployed to a FANUC LR-mate 200id/7L robot. Experiments demonstrate that the proposed SaLfD framework can effectively correct and learn the prototyping (i.e. assembly and disassembly) tasks from human demonstrations. And the learned prototyping tasks are realized by the FANUC robot.

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