DexTouch: Learning to Seek and Manipulate Objects with Tactile Dexterity

要約

触覚はさまざまな作業を巧みに実行するために不可欠な能力であり、視覚情報に頼らずに物体を検索したり操作したりする能力を提供します。
本稿では、視覚に頼らず触覚を利用して物体を操作するように設計された多指ロボットシステムを紹介します。
日常生活を模倣したタスクでは、ロボットは触覚を使用して、暗闇の中でランダムに配置されたオブジェクトを操作します。
この研究の目的は、事前情報が存在する場合に、視覚の欠如によって生じる情報ギャップを補うために触覚を使用することにより、ロボットがブラインド操作を実行できるようにすることです。
シミュレーションでの強化学習を通じてポリシーをトレーニングし、トレーニングされたポリシーを現実の環境に転送することで、視覚を持たないロボットにブラインド操作を適用できることを実証します。
さらに、この実験は、ブラインド操作タスクにおける触覚センシングの重要性を示しています。
私たちのプロジェクトページは https://lee-kangwon.github.io/dextouch/ からご覧いただけます。

要約(オリジナル)

The sense of touch is an essential ability for skillfully performing a variety of tasks, providing the capacity to search and manipulate objects without relying on visual information. In this paper, we introduce a multi-finger robot system designed to manipulate objects using the sense of touch, without relying on vision. For tasks that mimic daily life, the robot uses its sense of touch to manipulate randomly placed objects in dark. The objective of this study is to enable robots to perform blind manipulation by using tactile sensation to compensate for the information gap caused by the absence of vision, given the presence of prior information. Training the policy through reinforcement learning in simulation and transferring the trained policy to the real environment, we demonstrate that blind manipulation can be applied to robots without vision. In addition, the experiments showcase the importance of tactile sensing in the blind manipulation tasks. Our project page is available at https://lee-kangwon.github.io/dextouch/

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