未知オブジェクト操作のための触覚姿勢推定とポリシー学習【JST・京大機械翻訳】

Kelestemur Tarik; Platt Robert; Padir Taskin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207594355057 整理番号：22P0307335

未知オブジェクト操作のための触覚姿勢推定とポリシー学習【JST・京大機械翻訳】

Tactile Pose Estimation and Policy Learning for Unknown Object Manipulation

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発行年： 2022年03月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

オブジェクト姿勢推定法は,非構造化環境におけるオブジェクトの位置を見つけることができる。これは,ロボットがそれらを操作するためにオブジェクトの正確な姿勢を推定する必要があるので,自律ロボット操作のための非常に望ましいスキルである。本論文では,カテゴリレベルオブジェクトに対する触覚姿勢推定と操作の問題を検討した。提案手法では,学習された触覚観察モデルと決定論的運動モデルを有するBayesフィルタを用いた。その後,エージェントがBayesフィルタから信念推定を使用する深層強化学習を用いてポリシーを訓練する。このモデルをシミュレーションで訓練し,実世界に移した。著者らは,一連のシミュレーションおよび実世界実験によって,このフレームワークの信頼性および性能を分析し,著者らの方法をベースライン研究と比較した。その結果,学習された触覚観測モデルは,位置および方向に対して,それぞれ2mmおよび1度分解能で,新しい物体の姿勢を局所化できることを示した。さらに,グリッパが望ましい把持状態に達する必要があるボトル開放タスクについて実験した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , 人工知能

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