TidyBot++: ロボット学習のためのオープンソースホロノミックモバイルマニピュレータ

TidyBot++: An Open-Source Holonomic Mobile Manipulator for Robot Learning

December 11, 2024

著者: Jimmy Wu, William Chong, Robert Holmberg, Aaditya Prasad, Yihuai Gao, Oussama Khatib, Shuran Song, Szymon Rusinkiewicz, Jeannette Bohg

cs.AI

要旨

最近の模倣学習の進歩の可能性を活用するためには、多くの人間による指導付きデモンストレーションの収集が必要とされます。本論文では、安価で頑丈かつ柔軟なモバイルマニピュレータのオープンソース設計を提案します。この設計は、任意のアームをサポートし、幅広い現実世界の家庭用モバイルマニピュレーションタスクを可能にします。重要なのは、強力なキャスターを使用して、モバイルベースを完全にホロノミックにし、平面の自由度を独立してかつ同時に制御できるようにしています。この特徴により、ベースがより機動的になり、多くのモバイルマニピュレーションタスクが簡素化され、非ホロノミックベースで複雑で時間のかかる動作を生み出す運動学的制約がなくなります。また、ロボットには直感的な携帯電話テレオペレーションインターフェースを搭載しており、模倣学習のためのデータ取得を容易にしています。実験では、このインターフェースを使用してデータを収集し、その結果得られた学習ポリシーがさまざまな一般的な家庭用モバイルマニピュレーションタスクを成功裏に実行できることを示しています。

English

Exploiting the promise of recent advances in imitation learning for mobile manipulation will require the collection of large numbers of human-guided demonstrations. This paper proposes an open-source design for an inexpensive, robust, and flexible mobile manipulator that can support arbitrary arms, enabling a wide range of real-world household mobile manipulation tasks. Crucially, our design uses powered casters to enable the mobile base to be fully holonomic, able to control all planar degrees of freedom independently and simultaneously. This feature makes the base more maneuverable and simplifies many mobile manipulation tasks, eliminating the kinematic constraints that create complex and time-consuming motions in nonholonomic bases. We equip our robot with an intuitive mobile phone teleoperation interface to enable easy data acquisition for imitation learning. In our experiments, we use this interface to collect data and show that the resulting learned policies can successfully perform a variety of common household mobile manipulation tasks.