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DEXOP: Un dispositivo para la transferencia robótica de la manipulación humana diestra
Created by
Haebom
Autor
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
Describir
Este artículo presenta la "perioperación", un nuevo paradigma para la recopilación de datos robóticos. La perioperación es un método para detectar y registrar la manipulación humana, maximizando la transferibilidad de datos a robots reales. Para lograrlo, desarrollamos DEXOP, un exoesqueleto pasivo de mano diseñado para recopilar datos sensoriales (visuales y táctiles) de gran riqueza para diversas tareas de manipulación especializada. DEXOP conecta mecánicamente los dedos humanos y robóticos, proporcionando retroalimentación de contacto directo (vía propiocepción) al usuario y replicando la postura de la mano humana en la mano robótica pasiva, maximizando así la transferencia de las habilidades demostradas al robot. La retroalimentación de fuerza y la reflexión de la postura permiten demostraciones de tareas más naturales para humanos en comparación con la teleoperación, mejorando tanto la velocidad como la precisión. Evaluamos DEXOP en tareas que implican diversos contactos especializados, demostrando su capacidad para recopilar datos de demostración de alta calidad a gran escala. Las políticas aprendidas a partir de los datos de DEXOP mejoran significativamente el rendimiento de la tarea por unidad de tiempo de recopilación de datos en comparación con la teleoperación, lo que demuestra su potencial como una herramienta poderosa para mejorar la competencia robótica.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos la perioperación, un nuevo paradigma que aumenta la eficiencia de la recopilación de datos de robots.
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DEXOP permite la recopilación de datos de operadores calificados y de alta calidad a gran escala.
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Obtener datos de aprendizaje del robot de forma más rápida y precisa que la operación remota.
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Rendimiento mejorado por unidad de tiempo de recopilación de datos.
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Presentando nuevas tecnologías que contribuyen a mejorar la competencia de los robots.
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Limitations:
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Falta de descripción específica de las aplicaciones robóticas prácticas de DEXOP.
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Falta de generalización de la evaluación del desempeño en diversos entornos y objetos de trabajo.
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Falta de consideración por la fatiga humana durante el uso a largo plazo.
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Falta de información sobre el costo y la complejidad del sistema DEXOP.
