要約
我々は、カスタムロボットプラットフォームと、知覚とプランニングにまたがる主要アルゴリズムで構成される、汎用移動操作システムを発表する。本システムを実環境で広範囲にテストし、その性能をベンチマークするために、我々は実際の未改造の食料品店における食料品の買い物のシナリオを選択した。我々は、18ヶ月間にわたる6週間のフィールドテストで収集された詳細なロボットのログデータから、主要な性能指標を導き出す。複雑でありながら再現可能なテストから得られたこれらの客観的な指標は、私たちの研究努力の方向性を後押しし、私たちのシステムのパフォーマンスを継続的に向上させます。私たちは、複雑な移動操作システムの徹底的なエンド・ツー・エンドのシステムレベルのテストが、ロボット工学における最先端の手法のリアリティチェックに役立つことを発見しました。これは、ロボット工学の研究努力を実世界のニーズや課題に効果的に基づかせるものであり、この分野の進歩に大いに役立つものと考えている。この目的のために、我々は同様のシステムレベルの研究プロジェクトを刺激し、加速させるための重要な洞察と収穫を共有する。
要約(オリジナル)
We present our general-purpose mobile manipulation system consisting of a custom robot platform and key algorithms spanning perception and planning. To extensively test the system in the wild and benchmark its performance, we choose a grocery shopping scenario in an actual, unmodified grocery store. We derive key performance metrics from detailed robot log data collected during six week-long field tests, spread across 18 months. These objective metrics, gained from complex yet repeatable tests, drive the direction of our research efforts and let us continuously improve our system’s performance. We find that thorough end-to-end system-level testing of a complex mobile manipulation system can serve as a reality-check for state-of-the-art methods in robotics. This effectively grounds robotics research efforts in real world needs and challenges, which we deem highly useful for the advancement of the field. To this end, we share our key insights and takeaways to inspire and accelerate similar system-level research projects.
arxiv情報
| 著者 | Max Bajracharya,James Borders,Richard Cheng,Dan Helmick,Lukas Kaul,Dan Kruse,John Leichty,Jeremy Ma,Carolyn Matl,Frank Michel,Chavdar Papazov,Josh Petersen,Krishna Shankar,Mark Tjersland |
| 発行日 | 2024-01-03 00:22:41+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |