Opening Cabinets and Drawers in the Real World using a Commodity Mobile Manipulator

要約

キャビネットや引き出しを開けると、認識（搭載センサーから物体の関節パラメータを推測）、計画（タスクの厳しい制約に準拠した動作計画を作成）、制御（環境に力を加えながら接触を行い、維持する）において、多くの困難な技術的課題が生じます。
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この作業では、これまで見たことのないさまざまな現実世界の環境で、汎用モバイル マニピュレータ (Stretch RE2) がキャビネットや引き出しを開けることを可能にするエンドツーエンド システムを構築します。
私たちは、13 の異なる現実世界の環境からの 31 の異なるオブジェクトにわたるこのシステムの実世界でのテストを 4 日間実施しました。
当社のシステムは、目に見えない環境で新しいキャビネットや引き出しをゼロショットで開ける成功率 61% を達成しています。
故障モードの分析により、認識の誤りがシステムにとって最も重大な課題であることが示唆されています。
私たちは、他の人が私たちのシステムを複製して構築できるように、ソース コードとモデルをオープンします。

要約(オリジナル)

Pulling open cabinets and drawers presents many difficult technical challenges in perception (inferring articulation parameters for objects from onboard sensors), planning (producing motion plans that conform to tight task constraints), and control (making and maintaining contact while applying forces on the environment). In this work, we build an end-to-end system that enables a commodity mobile manipulator (Stretch RE2) to pull open cabinets and drawers in diverse previously unseen real world environments. We conduct 4 days of real world testing of this system spanning 31 different objects from across 13 different real world environments. Our system achieves a success rate of 61% on opening novel cabinets and drawers in unseen environments zero-shot. An analysis of the failure modes suggests that errors in perception are the most significant challenge for our system. We will open source code and models for others to replicate and build upon our system.

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