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DEXOP : un dispositif de transfert robotisé de manipulations humaines adroites
Created by
Haebom
Auteur
Hao-Shu Fang, Branden Romero, Yichen Xie, Arthur Hu, Bo-Ruei Huang, Juan Alvarez, Matthew Kim, Gabriel Margolis, Kavya Anbarasu, Masayoshi Tomizuka, Edward Adelson, Pulkit Agrawal
Contour
Cet article présente la « périopération », un nouveau paradigme de collecte de données robotiques. La périopération détecte et enregistre les manipulations humaines tout en maximisant la transférabilité des données vers des robots réels. Pour y parvenir, nous avons développé DEXOP, un exosquelette de main passive conçu pour optimiser la collecte de données sensorielles riches (visuelles et tactiles) pour diverses tâches de manipulation. DEXOP relie mécaniquement les doigts humains aux doigts robotiques, fournissant un retour de contact direct (via la proprioception) à l'utilisateur et reproduisant la posture de la main humaine sur la main robotique passive, maximisant ainsi le transfert des compétences démontrées au robot. Le retour de force et la réflexion de posture permettent des démonstrations de tâches plus naturelles pour les humains que la téléopération, améliorant ainsi la vitesse et la précision. Nous évaluons DEXOP sur diverses tâches exigeantes en contact, démontrant sa capacité à collecter des données de démonstration de haute qualité à grande échelle. Les politiques apprises à partir des données DEXOP améliorent significativement les performances des tâches par unité de temps de collecte de données par rapport à la téléopération, faisant de DEXOP un outil puissant pour améliorer les compétences des robots.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous proposons que le paradigme périopératoire peut améliorer l’efficacité et la transférabilité de la collecte de données robotiques.
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DEXOP permet la collecte à grande échelle de données de haute qualité sur une variété de tâches qualifiées.
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Les politiques apprises via DEXOP améliorent les performances des tâches par rapport à la manipulation à distance.
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Une nouvelle méthode permettant de collecter efficacement les données nécessaires à l’apprentissage des robots en utilisant les mouvements humains naturels est présentée.
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Limitations:
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Manque de description détaillée de la mise en œuvre matérielle et du coût du système DEXOP.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation dans différentes tâches et environnements.
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Comme il s’agit d’un exosquelette passif, il peut y avoir des limitations dans le contrôle de la force.
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Manque de considération pour l’erreur humaine qui peut survenir au cours du processus de collecte de données.
