Открывание крышек двумя руками
Twisting Lids Off with Two Hands
March 4, 2024
Авторы: Toru Lin, Zhao-Heng Yin, Haozhi Qi, Pieter Abbeel, Jitendra Malik
cs.AI
Аннотация
Управление объектами с помощью двух многопальцевых рук является длительной проблемой в робототехнике, обусловленной контактно насыщенным характером многих задач манипуляции и сложностью координации высокоразмерной бимануальной системы. В данной работе мы рассматриваем проблему закручивания крышек различных объектов в форме бутылок с помощью двух рук и демонстрируем, что стратегии, обученные в симуляции с использованием глубокого обучения с подкреплением, могут быть успешно перенесены в реальный мир. Благодаря новым инженерным идеям в области физического моделирования, перцепции в реальном времени и разработки вознаграждения, стратегия проявляет обобщающие способности на разнообразном наборе невидимых объектов, демонстрируя динамичное и ловкое поведение. Наши результаты служат убедительным доказательством того, что глубокое обучение с подкреплением в сочетании с переносом из симуляции в реальность остается многообещающим подходом для решения проблем манипуляции невиданной сложности.
English
Manipulating objects with two multi-fingered hands has been a long-standing
challenge in robotics, attributed to the contact-rich nature of many
manipulation tasks and the complexity inherent in coordinating a
high-dimensional bimanual system. In this work, we consider the problem of
twisting lids of various bottle-like objects with two hands, and demonstrate
that policies trained in simulation using deep reinforcement learning can be
effectively transferred to the real world. With novel engineering insights into
physical modeling, real-time perception, and reward design, the policy
demonstrates generalization capabilities across a diverse set of unseen
objects, showcasing dynamic and dexterous behaviors. Our findings serve as
compelling evidence that deep reinforcement learning combined with sim-to-real
transfer remains a promising approach for addressing manipulation problems of
unprecedented complexity.