割り込み直接教示と支援率を考慮した食器のすすぎ・こすり洗いの行動学習
Behavioral Learning of Dish Rinsing and Scrubbing based on Interruptive Direct Teaching Considering Assistance Rate
人間が割り込み直接教示でロボットの手の軌道を修正した後、対象物・ロボットの状態と制御入力・支援率を推定してダイナミクスモデルを学習し、誤差逆伝播により支援を必要とせず食器を動かしすぎない制御入力を生成することで、未知形状の食器の安全なすすぎ・こすり洗いを実現した。
著者: Shumpei Wakabayashi, Kento Kawaharazuka, Kei Okada, Masayuki Inaba
分類: cs.RO, cs.LG, cs.SY, eess.SY
原文アブストラクト
Robots are expected to manipulate objects in a safe and dexterous way. For example, washing dishes is a dexterous operation that involves scrubbing the dishes with a sponge and rinsing them with water. It is necessary to learn it safely without splashing water and without dropping the dishes. In this study, we propose a safe and dexterous manipulation system. The robot learns a dynamics model of the object by estimating the state of the object and the robot itself, the control input, and the amount of human assistance required (assistance rate) after the human corrects the initial trajectory of the robot's hands by interruptive direct teaching. By backpropagating the error between the estimated and the reference value using the acquired dynamics model, the robot can generate a control input that approaches the reference value, for example, so that human assistance is not required and the dish does not move excessively. This allows for adaptive rinsing and scrubbing of dishes with unknown shapes and properties. As a result, it is possible to generate safe actions that require less human assistance.
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