DexTouch: 学习用触觉灵巧性搜索和操作物体
机器人学
2024-11-27 v2 机器学习
摘要
触觉是灵巧执行各种任务的基本能力，提供了在不依赖视觉信息的情况下搜索和操作物体的能力。在本文中，我们介绍了一种多指机器人系统，旨在利用触觉操作物体，而不依赖视觉。对于模拟日常生活的任务，机器人在黑暗中使用触觉操作随机放置的物体。本研究的目的是使机器人能够通过利用触觉来补偿由于缺乏视觉造成的信息差距，从而执行盲操作，前提是存在先验信息。通过在模拟中通过强化学习训练策略并将训练好的策略迁移到真实环境，我们证明了盲操作可以应用于没有视觉的机器人。此外，实验展示了触觉感知在盲操作任务中的重要性。我们的项目页面可在 https://lee-kangwon.github.io/dextouch/ 获取。
引用
@article{arxiv.2401.12496,
title = {DexTouch: Learning to Seek and Manipulate Objects with Tactile Dexterity},
author = {Kang-Won Lee and Yuzhe Qin and Xiaolong Wang and Soo-Chul Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.12496},
year = {2024}
}
备注
Project page: https://lee-kangwon.github.io/dextouch/; published in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)