ALPHA-$α$ and Bi-ACT Are All You Need: Importance of Position and Force Information/Control for Imitation Learning of Unimanual and Bimanual Robotic Manipulation with Low-Cost System

要約

日常業務における自律的な操作には、さまざまな硬さや柔らかさを持つ物体など、複雑で多様な現実世界の環境に対処するための柔軟なアクション生成が必要です。
模倣学習 (IL) を使用すると、ロボットは専門家のデモンストレーションから複雑なタスクを学習できます。
しかし、既存の手法の多くは位置/一方的な制御に依存しており、壊れやすい物体や硬さの異なる物体を注意深く掴むなど、力の情報/制御が必要な作業には課題が残されています。
多様な制御ニーズの高まりに伴い、さまざまなモーター入力を考慮した低コストの両手操作ロボットが求められています。
これらの課題に対処するために、トランスフォーマーを使用したアクションチャンキングによる双方向制御ベースの模倣学習(Bi-ACT)と、日常の研究のための多様なモーター制御モードを考慮した「低コスト」物理ハードウェアを紹介します。
両手ロボット操作 (ALPHA-$\alpha$)。
Bi-ACT は、双方向制御を活用して位置と力の両方の情報を利用し、硬さ、形状、重量などの物体の特性に対するロボットの適応性を高めます。
ALPHA-$\alpha$は、手頃な価格、使いやすさ、修理性、組み立てやすさ、多様な制御モード（位置、速度、トルク）をコンセプトとしており、研究者・開発者がALPHA-$\alpha$を使って自由に制御システムを構築することができます。
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実験では、単独操作タスクにおける Bi-ACT の詳細な分析を実施し、力制御を行わない Bi-ACT と比較して、Bi-ACT の優れた性能と適応性を確認しました。
これらの結果に基づいて、Bi-ACT を両手操作タスクに適用しました。
実験結果では、複数のタスクにわたる協調的な両手操作の高い成功率が実証されました。
Bi-ACT と ALPHA-$\alpha$ の有効性は、実際の包括的な実験を通じて確認できます。
ビデオは https://mertcookimg.github.io/alpha-biact/ で入手できます。

要約(オリジナル)

Autonomous manipulation in everyday tasks requires flexible action generation to handle complex, diverse real-world environments, such as objects with varying hardness and softness. Imitation Learning (IL) enables robots to learn complex tasks from expert demonstrations. However, a lot of existing methods rely on position/unilateral control, leaving challenges in tasks that require force information/control, like carefully grasping fragile or varying-hardness objects. As the need for diverse controls increases, there are demand for low-cost bimanual robots that consider various motor inputs. To address these challenges, we introduce Bilateral Control-Based Imitation Learning via Action Chunking with Transformers(Bi-ACT) and’A’ ‘L’ow-cost ‘P’hysical ‘Ha’rdware Considering Diverse Motor Control Modes for Research in Everyday Bimanual Robotic Manipulation (ALPHA-$\alpha$). Bi-ACT leverages bilateral control to utilize both position and force information, enhancing the robot’s adaptability to object characteristics such as hardness, shape, and weight. The concept of ALPHA-$\alpha$ is affordability, ease of use, repairability, ease of assembly, and diverse control modes (position, velocity, torque), allowing researchers/developers to freely build control systems using ALPHA-$\alpha$. In our experiments, we conducted a detailed analysis of Bi-ACT in unimanual manipulation tasks, confirming its superior performance and adaptability compared to Bi-ACT without force control. Based on these results, we applied Bi-ACT to bimanual manipulation tasks. Experimental results demonstrated high success rates in coordinated bimanual operations across multiple tasks. The effectiveness of the Bi-ACT and ALPHA-$\alpha$ can be seen through comprehensive real-world experiments. Video available at: https://mertcookimg.github.io/alpha-biact/

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