要約
この論文では、ハサミを使用して一般化可能な紙を切断するという難しいロボット タスクに取り組みます。
上端を固定して吊るした紙に描かれた曲線を、ロボットアームに取り付けたハサミを駆動して正確に切る作業です。
頻繁に紙とハサミが接触し、その結果として破損するため、紙は継続的に変形し、トポロジーが変化するという特徴があり、正確なモデリングが困難です。
効果的な実行を保証するために、模倣学習用のアクション プリミティブ シーケンスをカスタマイズしてアクション スペースを制限し、潜在的な複合エラーを軽減します。
最後に、シミュレーションと現実の間のギャップを埋めるためにシミュレーションと現実のテクニックを統合することにより、私たちのポリシーを実際のロボットに効果的に展開できます。
実験結果は、私たちの方法がシミュレーションと現実世界のベンチマークの両方ですべてのベースラインを上回り、同じ条件下で人間の片手による操作に匹敵するパフォーマンスを達成することを示しています。
要約(オリジナル)
This paper tackles the challenging robotic task of generalizable paper cutting using scissors. In this task, scissors attached to a robot arm are driven to accurately cut curves drawn on the paper, which is hung with the top edge fixed. Due to the frequent paper-scissor contact and consequent fracture, the paper features continual deformation and changing topology, which is diffult for accurate modeling. To ensure effective execution, we customize an action primitive sequence for imitation learning to constrain its action space, thus alleviating potential compounding errors. Finally, by integrating sim-to-real techniques to bridge the gap between simulation and reality, our policy can be effectively deployed on the real robot. Experimental results demonstrate that our method surpasses all baselines in both simulation and real-world benchmarks and achieves performance comparable to human operation with a single hand under the same conditions.
arxiv情報
著者 | Jiangran Lyu,Yuxing Chen,Tao Du,Feng Zhu,Huiquan Liu,Yizhou Wang,He Wang |
発行日 | 2024-10-09 08:59:55+00:00 |
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