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マニピュレーションarXiv:2610.19839

FOMI: 接触の多いマニピュレーションを教示するための力覚フィードバック操作インターフェース

FOMI: A Force-Feedback Manipulation Interface for Teaching Contact-Rich Manipulation

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力覚フィードバックを備えたハサミ型ハンドヘルドインターフェースFOMIを提案し、ロボットなしでの接触の多い実演収集と遠隔操作の効率を向上させた。

詳しい要約

1. どんなもの？

- FOMIは、接触の多いマニピュレーションを教示するための力覚フィードバック・マニピュレーション・インターフェース。 - シザー型メカニズムを採用し、力センサなしでアクチュエーション・リンクを介して物体との相互作用力を操作者の手に直接伝達する。 - ロボットフリーのデモンストレーション収集とテレオペレーションの両方をサポートするシステムを構築。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 既存のハンドヘルド・インターフェースは直感的な力覚フィードバックが限定的で、接触の多いデモ収集が困難だった。 - FOMIは力センサなしで力覚フィードバックを実現し、ロボットフリー収集とテレオペレーションの両方で効率を向上。 - 4つの接触の多いタスクで、ロボットフリー収集では約29%、テレオペレーションでは約18%の効率改善を達成。

3. 技術・手法の肝は？

- シザー型メカニズムにより、物体との相互作用力をアクチュエーション・リンクを通じて操作者の手に直接伝達。 - 力センサを使用せず、力覚フィードバックを実現。 - センサ校正、データ取得、同期を統合したデモ収集システムを構築。 - FOMIのポーズ変化とグリッパ開閉をロボットのエンドエフェクタ・ポーズとグリッパ・コマンドにマッピングし、テレオペレーションを可能にする。

4. どうやって有効だと検証した？

- 4つの接触の多いタスクで評価を実施。 - ロボットフリー収集とテレオペレーションの両モードで、FOMIがベストベースラインと比較して効率を改善（それぞれ約29%、約18%）。 - FOMIで収集したデモンストレーションを用いて学習したポリシーが、困難な接触の多いマニピュレーションタスクを高い成功率で実行できることを確認。

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/比較されている研究は明示されていない。関連手法として、ハンドヘルド・インターフェース、ロボットフリー収集、テレオペレーション、力覚フィードバック、接触の多いマニピュレーションに関する研究が挙げられる。

※ 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: Yishu Shen, Yiming Luo, Ruilin Wang, Bowen Yang, Shuai Yang, Fangyi Xu, Yujun Shen, Fu Zhang, Boyu Zhou, Yinghao Xu

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Robot-free collection with handheld interfaces enables scalable acquisition of human demonstrations for policy learning. However, existing handheld interfaces often provide limited intuitive force feedback, making contact-rich demonstration collection challenging for human operators. To address this, we present FOMI, a force-feedback manipulation interface with a scissor-shaped mechanism, which transmits object interaction forces directly to the operator's hands through actuation links without force sensors. This intuitive force feedback supports real-time action adjustment during robot-free collection of contact-rich demonstrations. Around FOMI, we build a demonstration collection system that integrates sensor calibration, data acquisition, and synchronization for robot-free collection. By further mapping pose changes and gripper opening of FOMI to robot end-effector poses and gripper commands, the system also supports teleoperation. Across four contact-rich tasks, FOMI improves collection efficiency by approximately 29% and 18% over the best baselines in robot-free collection and teleoperation, respectively. Demonstrations collected with FOMI in both modes enable policies to perform challenging contact-rich manipulation tasks with high success rates.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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