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マニピュレーションarXiv:2512.01052

四足歩行ロボットによるタスクレベルインタラクションを用いた自律把持

Autonomous Grasping On Quadruped Robot With Task Level Interaction

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四足歩行ロボットにアームとグリッパを統合し、ROSベースの階層制御とWebインタフェースで、ナビゲーションから物体検出・把持までを自律実行するシステムを開発した。実環境試験で75%の把持成功率を達成した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 四足歩行ロボットにロボットアームとグリッパを搭載し、物体の自律把持を行うシステムの研究 - 目的は task-level interaction アプローチによる自律把持システムの開発 - 構成要素は、四足ロボット本体へのアーム・グリッパの hardware integration、ROS を用いた layered control system、人間とロボットの対話用 web-based interface - ナビゲーション、物体検出、GraspNet を用いた把持を自律的に実行可能 - 実世界シナリオで評価し、12試行中75%の把持成功率を報告

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 多くの四足ロボットは mobility に主眼があり、物体操作能力を持たない点を課題として指摘 - アームとグリッパを搭載すると、特に複雑なコマンドを要する遠隔シナリオで手動操作が困難になるという課題を設定 - 本研究は task-level interaction により、複雑な手動操作ではなくタスクレベルでの自律的把持を目指す点が特徴 - 具体的な先行研究との定量的比較は要旨からは不明

3. 技術・手法の肝は？

- 四足ロボット本体へのロボットアームとグリッパの hardware integration - ROS を用いた layered control system の設計 - web-based interface による human-robot interaction の提供 - ナビゲーション、物体検出、GraspNet による把持を組み合わせた自律タスク実行 - task-level interaction approach を採用し、複雑なコマンドを要する手動制御を回避する構成

4. どうやって有効だと検証した？

- 実世界シナリオでのテストを実施 - 評価対象はナビゲーション、物体選択と把持、ユーザ体験 - 12試行の把持実験で75%の grasping success rate を達成 - タスクを正確かつ一貫して実行できることを結果として報告

5. 議論はある？

- 実世界環境における service robot としての四足ロボットの能力向上に大きな可能性があると結論 - 把持成功率は75%であり、失敗要因や限界に関する詳細な議論は要旨からは不明 - 被験者数やユーザ体験の具体的評価指標は要旨からは不明 - 遠隔・複雑コマンドのシナリオでの有効性の詳細は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- GraspNet（本研究で把持に使用） - ROS を用いた layered control system に関する研究 - 四足ロボットへのマニピュレータ搭載に関する研究（mobile manipulation） - task-level interaction や human-robot interaction の web interface 関連研究 - 要旨で直接参照・比較されている個別論文は明示されていないため、上記は本研究で用いられた手法・分野の一般名

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Muhtadin, Mochammad Hilmi Rusydiansyah, Mauridhi Hery Purnomo, I Ketut Eddy Purnama, Chastine Fatichah

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Quadruped robots are increasingly used in various applications due to their high mobility and ability to operate in diverse terrains. However, most available quadruped robots are primarily focused on mobility without object manipulation capabilities. Equipping a quadruped robot with a robotic arm and gripper introduces a challenge in manual control, especially in remote scenarios that require complex commands. This research aims to develop an autonomous grasping system on a quadruped robot using a task-level interaction approach. The system includes hardware integration of a robotic arm and gripper onto the quadruped robot's body, a layered control system designed using ROS, and a web-based interface for human-robot interaction. The robot is capable of autonomously performing tasks such as navigation, object detection, and grasping using GraspNet. Testing was conducted through real-world scenarios to evaluate navigation, object selection and grasping, and user experience. The results show that the robot can perform tasks accurately and consistently, achieving a grasping success rate of 75 % from 12 trials. Therefore, the system demonstrates significant potential in enhancing the capabilities of quadruped robots as service robots in real-world environments.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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