変形可能なガスケット組立の自動化
Automating Deformable Gasket Assembly
変形するガスケットを狭い溝に位置合わせして押し込む組立作業に対し、模倣学習方策と3つの手続き的アルゴリズムを比較し、100回の実機試行で評価した。
著者: Simeon Adebola, Tara Sadjadpour, Karim El-Refai, Will Panitch, Zehan Ma, Roy Lin, Tianshuang Qiu, Shreya Ganti, Charlotte Le, Jaimyn Drake, Ken Goldberg
分類: cs.RO, cs.CV
原文アブストラクト
In Gasket Assembly, a deformable gasket must be aligned and pressed into a narrow channel. This task is common for sealing surfaces in the manufacturing of automobiles, appliances, electronics, and other products. Gasket Assembly is a long-horizon, high-precision task and the gasket must align with the channel and be fully pressed in to achieve a secure fit. To compare approaches, we present 4 methods for Gasket Assembly: one policy from deep imitation learning and three procedural algorithms. We evaluate these methods with 100 physical trials. Results suggest that the Binary+ algorithm succeeds in 10/10 on the straight channel whereas the learned policy based on 250 human teleoperated demonstrations succeeds in 8/10 trials and is significantly slower. Code, CAD models, videos, and data can be found at https://berkeleyautomation.github.io/robot-gasket/
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