Разработка человекоподобных роботов, способных к сложному взаимодействию с объектами, требует координации баланса всего тела, локомоции и точных манипуляций руками для управления движением как робота, так и объекта. Демонстрации человека служат примерами такого скоординированного взаимодействия, однако перенос этих навыков на роботов требует обучения установлению и поддержанию эффективных контактов в условиях различных воплощений и динамик. Представлен Weave — унифицированный фреймворк для обучения человекоподобных роботов комплексному взаимодействию с объектами на основе записанных человеческих демонстраций.
Принцип работы фреймворка Weave
Weave сначала преобразует записанные человеко-объектные взаимодействия в исполняемые для робота ссылки через контактно-ориентированную ретаргетинг и завершение приближающегося движения. В основе системы лежит политика, учитывающая контакт и геометрию, которая совместно управляет 29 суставами тела и 12 актуаторами пальцев в отношении нескольких объектов и последовательностей взаимодействия.
Результаты тестирования и доступные данные
Оценка на девяти объектах показала 92,5% успешности для обученных взаимодействий. Без дополнительного обучения система продемонстрировала 65,0% успешности на последовательностях, которые не встречались во время обучения. Кроме того, исследователи опубликовали около 9000 физически выполненных прогонов, охватывающих примерно 23 часа данных. Эти данные включают траектории робот-объект с аннотациями контактов, предназначенные для дальнейшего обучения политик взаимодействия и генерации физически согласованных движений при взаимодействии человека с объектом (HOI). Проект имеет веб-сайт: https://xiaohu-art.github.io/Weave/.
Источник: cs.RO updates on arXiv.org
