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両腕操作arXiv:2606.11151

JOIN: 対向・推論・ナビゲーションによるアンカー把持条件付き両腕支援操作のための結合

JOIN: Anchor-Grasp-Conditioned Joining via Opposition, Inference, and Navigation for Bimanual Assistive Manipulation

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車椅子搭載のアンカーアームと、呼び出された移動マニピュレータが協調して両腕作業を行うシステムを提案し、視覚言語モデルと幾何学的手法で結合問題を解決した。

詳しい要約

1. どんなもの?

車椅子搭載のanchor armと、必要時に呼び出されるmobile manipulator(complement arm)からなるheterogeneousなon-demand bimanual assistive manipulationシステム。bimanual joiningをplan/drive/graspの3段階に分解し、VLMと幾何ツールで解く。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

単腕システムでは不可能な両手ADL(jar開け、注ぐ、tray運搬、meal prep)を対象とする。車椅子に第2腕を追加する非現実性を回避し、on-demandでmobile manipulatorを呼ぶ。JOINは19/20成功でSOTAの14/20を上回り、operatorの修正も大幅に少ない。

3. 技術・手法の肝は?

- bimanual joiningをplan, drive, graspの3段階に分解 - VLMと標準幾何ツールを組み合わせ、task-level知識を提供 - 貢献1: wheelchair-referenced opposition score - 貢献2: task-conditioned directional manipulability - anchorが既にgraspを確定した条件下で、complement armのstand位置とgrasp対象を選択

4. どうやって有効だと検証した?

Kinova Gen3をanchor、Hello Robot Stretch 3をcomplementとし、same-objectおよびdifferent-objectの代表タスクで評価。JOINは19/20試行を達成し、SOTA手法の14/20を上回り、operatorによる修正も著しく少なかった。

5. 議論はある?

要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

要旨で参照/比較されているstate-of-the-art methods(具体的名称は要旨からは不明)。関連手法としてVLMベースのmanipulation、bimanual manipulation、mobile manipulator、assistive roboticsの定番研究が挙げられる。

※ 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: Drake Moore, Matt Cheng, Xiang Zhi Tan, Taşkın Padır

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Assistive mobility and manipulation platforms have received increasing attention as a means of restoring independence to individuals with disabilities. While effective for many basic activities of daily living (ADLs), a significant percentage of everyday tasks such as opening a jar, pouring a liquid, lifting a tray, or basic meal preparation, is fundamentally bimanual and remains out of reach for any single-arm system. Adding a second arm to a wheelchair is impractical, due to the additional power draw, cost, and the loss of space required for transfers and mobility. We instead propose a heterogeneous, on-demand bimanual system, in which a wheelchair-mounted anchor arm is joined when needed by a summoned mobile manipulator that serves as a complement arm. The central technical problem, which we call bimanual joining, is conditional: the anchor has already committed to a grasp, and the complement arm must choose where to stand and what to grasp to complete the task. We formulate bimanual joining as a three-phase decomposition (plan, drive, grasp) and show that a vision-language model (VLM), coupled with standard geometric tools, provides task-level knowledge sufficient to solve a representative class of bimanual ADLs. Our system JOIN, contributes (i) a wheelchair-referenced opposition score, and (ii) task-conditioned directional manipulability. We evaluate JOIN on a Kinova Gen3 anchor and a Hello Robot Stretch~3 complement on representative same-object and different-object tasks. JOIN accomplished more attempts (19/20) than state-of-the-art methods (14/20) and required markedly less correction by the operator.

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