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Evaluación comparativa de la manipulación bimanual generalizable: desafío de colaboración de doble brazo de RoboTwin en el taller MEIS de CVPR 2025

Created by
  • Haebom

Autor

Tianxing Chen, Kaixuan Wang, Zhaohui Yang, Yuhao Zhang, Zanxin Chen, Baijun Chen, Wanxi Dong, Ziyuan Liu, Dong Chen, Tianshuo Yang, Haibao Yu, Xiaokang Yang, Yusen Qin, Zhiqiang Xie, Yao Mu, Ping Luo, Tian Nian, Weiliang Deng, Yiheng Ge, Yibin Liu, Zixuan Li, Dehui Wang, Zhixuan Liang, Haohui Xie, Rijie Zeng, Yunfei Ge, Peiqing Cong, Guannan He, Zhaoming Han, Ruocheng Yin, Jingxiang Guo, Lunkai Lin, Tianling Xu, Hongzhe Bi, Feng Jin, Hui Shen, Jinming Li, Chaowei Cui, Yu Chen, Yaxin Peng, Lingdong Zeng, Wenlong Dong, Tengfei Li, Weijie Ke, Jun Chen, Erdemt Bao, Tian Lan, Tenglong Liu, Jin Yang, Huiping Zhuang, Baozhi Jia, Shuai Zhang, Zhengfeng Zou, Fangheng guana, Tianyi Jia, Ke Zhou, Hongjiu Zhang, Yating Han, Cheng Fang, Yixian Zou, Chongyang Xu, Qinglun Zhang, Shen Cheng, Xiaohe Wang, Ping Tan, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu, Jiaheng Chen, Chuxuan Huang, Chengliang Lin, Kaijun Luo, Boyu Yue, Yi Liu, Jinyu Chen, Zichang Tan, Liming Deng, Shuo Xu, Zijian Cai, Shilong Yin, Hao Wang, Hongshan Liu, Tianyang Li, Long Shi, Ran Xu, Huilin Xu, Zhengquan Zhang, Congsheng Xu, Jinchang Yang, Feng Xu

Describir

Este artículo informa sobre el Desafío de Colaboración de Doble Brazo RoboTwin, celebrado en el 2.º Taller MEIS en CVPR 2025. El desafío se centra en el campo de la IA integrada, en particular en la colaboración de sistemas robóticos de doble brazo, que surgió debido a la necesidad de que los sistemas autónomos perciban, razonen y actúen en entornos físicos complejos. Basado en la plataforma de simulación RoboTwin (1.0 y 2.0) y la plataforma robótica AgileX COBOT-Magic, el desafío, que consta de tres rondas de simulación (1 y 2) y una ronda final en el mundo real, abarcó un total de 17 tareas de manipulación de doble brazo, incluyendo escenarios de cuerpo rígido, cuerpo deformable y táctil. Participaron 64 equipos globales y más de 400 participantes, que presentaron soluciones de vanguardia como SEM y AnchorDP3, y proporcionaron información valiosa sobre el aprendizaje de políticas bimanual generalizable. Este artículo tiene como objetivo respaldar futuras investigaciones sobre políticas de manipulación bimanual robustas y generalizables al describir la configuración de la competencia, el diseño de tareas, la metodología de evaluación, los resultados clave y las direcciones futuras.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Proporciona un punto de referencia para problemas de manipulación con dos brazos en el mundo real.
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Proporciona información sobre el aprendizaje de políticas generalizables con dos manos.
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Presentamos nuestras soluciones de mayor rendimiento (SEM, AnchorDP3, etc.).
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Proporciona direcciones para futuras investigaciones sobre robots de doble brazo.
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Limitations:
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El número de equipos y tareas participantes puede ser limitado (64 equipos, 17 tareas).
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Pueden existir problemas de generalización debido a diferencias entre los entornos simulados y reales.
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Existe la posibilidad de que se produzcan resultados sesgados para determinados tipos de tareas u objetos.
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La complejidad y diversidad de las tareas presentadas en el concurso pueden requerir una revisión más profunda.
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