要約
既存のナビゲーション システムは主に、ロボットが目標まで半径 1 メートル以内に到達したときに「成功」とみなされます。
この精度は、ドッキング、検査、操作などの下流タスクのためにロボットを対象物に対して正確に位置決めする必要がある新しいアプリケーションには不十分です。
この目的を達成するために、私たちは、センチメートルレベルの精度で、ロボットが望ましい相対姿勢で近くの任意の物体に到達できるようにするローカル ナビゲーション システムである Aim-My-Robot (AMR) を設計および実装します。
AMR は、マルチモーダル知覚、正確なアクション予測を活用することで高精度と堅牢性を実現し、シミュレーションで生成された大規模な写真のようにリアルなデータでトレーニングされます。
AMR は強力な sim2real 転送を示し、微調整をほとんどまたはまったく行わずに、さまざまなロボットの運動学や目に見えないオブジェクトに適応できます。
要約(オリジナル)
Existing navigation systems mostly consider ‘success’ when the robot reaches within 1m radius to a goal. This precision is insufficient for emerging applications where the robot needs to be positioned precisely relative to an object for downstream tasks, such as docking, inspection, and manipulation. To this end, we design and implement Aim-My-Robot (AMR), a local navigation system that enables a robot to reach any object in its vicinity at the desired relative pose, with centimeter-level precision. AMR achieves high precision and robustness by leveraging multi-modal perception, precise action prediction, and is trained on large-scale photorealistic data generated in simulation. AMR shows strong sim2real transfer and can adapt to different robot kinematics and unseen objects with little to no fine-tuning.
arxiv情報
| 著者 | Xiangyun Meng,Xuning Yang,Sanghun Jung,Fabio Ramos,Srid Sadhan Jujjavarapu,Sanjoy Paul,Dieter Fox |
| 発行日 | 2024-11-22 07:21:30+00:00 |
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