実環境でのモバイルマニピュレーション:指標駆動型アプローチ
Demonstrating Mobile Manipulation in the Wild: A Metrics-Driven Approach
カスタムロボットと知覚・計画アルゴリズムからなる汎用モバイルマニピュレーションシステムを構築し、実際のスーパーでの買い物シナリオで18ヶ月にわたる6回のフィールドテストを実施。ログから性能指標を導出し、システムを継続的に改善した。
著者: Max Bajracharya, James Borders, Richard Cheng, Dan Helmick, Lukas Kaul, Dan Kruse, John Leichty, Jeremy Ma, Carolyn Matl, Frank Michel, Chavdar Papazov, Josh Petersen, Krishna Shankar, Mark Tjersland
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We present our general-purpose mobile manipulation system consisting of a custom robot platform and key algorithms spanning perception and planning. To extensively test the system in the wild and benchmark its performance, we choose a grocery shopping scenario in an actual, unmodified grocery store. We derive key performance metrics from detailed robot log data collected during six week-long field tests, spread across 18 months. These objective metrics, gained from complex yet repeatable tests, drive the direction of our research efforts and let us continuously improve our system's performance. We find that thorough end-to-end system-level testing of a complex mobile manipulation system can serve as a reality-check for state-of-the-art methods in robotics. This effectively grounds robotics research efforts in real world needs and challenges, which we deem highly useful for the advancement of the field. To this end, we share our key insights and takeaways to inspire and accelerate similar system-level research projects.
関連論文
- MOMASPLAT: モバイルマニピュレーションのための動的な新規視点デモンストレーション拡張モバイルマニピュレーション
- 長期モバイルマニピュレーションにおける環境・プロセス記憶ベンチマークモバイルマニピュレーション
- Pixel: 汎用モバイルマニピュレーション学習のための協調設計フルスタックロボットシステムモバイルマニピュレーション
- FEIJOA: モバイルマニピュレーションのためのタスク駆動型グラウンディングと実行モバイルマニピュレーション
- 階層型残差方策学習による実世界モバイルマニピュレーションの疎な人間ガイダンスモバイルマニピュレーション
- モバイルマニピュレーションの突破口:失敗診断からエージェント型ロボットシステムへモバイルマニピュレーション
