DoorBot: 触覚フィードバックを用いた実環境でのドア開けのための閉ループタスク計画と操作
DoorBot: Closed-Loop Task Planning and Manipulation for Door Opening in the Wild with Haptic Feedback
触覚フィードバックを活用した閉ループ階層制御により、未知の多様なドアを実環境で開けるロボットシステムを提案し、20種類の未知ドアで90%の成功率を達成した。
著者: Zhi Wang, Yuchen Mo, Shengmiao Jin, Wenzhen Yuan
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Robots operating in unstructured environments face significant challenges when interacting with everyday objects like doors. They particularly struggle to generalize across diverse door types and conditions. Existing vision-based and open-loop planning methods often lack the robustness to handle varying door designs, mechanisms, and push/pull configurations. In this work, we propose a haptic-aware closed-loop hierarchical control framework that enables robots to explore and open different unseen doors in the wild. Our approach leverages real-time haptic feedback, allowing the robot to adjust its strategy dynamically based on force feedback during manipulation. We test our system on 20 unseen doors across different buildings, featuring diverse appearances and mechanical types. Our framework achieves a 90% success rate, demonstrating its ability to generalize and robustly handle varied door-opening tasks. This scalable solution offers potential applications in broader open-world articulated object manipulation tasks.
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