TeleMoMa：一个用于移动操作任务的模块化通用遥操作系统
机器人学
2024-03-25 v2 人工智能
机器学习
摘要
限制机器人技术中模仿学习的一个关键瓶颈是数据缺乏。这个问题在移动操作中更为严重，因为缺乏可用且易于使用的遥操作界面，收集演示比在固定操作中更难。在这项工作中，我们展示了 TeleMoMa，一个用于移动操作机器人全身遥操作的通用模块化界面。TeleMoMa 统一了多种人类接口，包括 RGB 和深度相机、虚拟现实控制器、键盘、操纵杆等，以及它们的任意组合。在其更易用的版本中，TeleMoMa 仅使用视觉（例如，一个 RGB-D 相机）即可工作，降低了人类提供移动操作演示的门槛。我们通过在仿真和现实世界中遥操作几款现有的移动操作机器人——PAL Tiago++、Toyota HSR 和 Fetch——来展示 TeleMoMa 的通用性。我们通过为涉及同步全身运动的移动操作任务训练模仿学习策略，展示了使用 TeleMoMa 收集的演示的质量。最后，我们还展示了 TeleMoMa 的遥操作通道支持现场遥操作（看着机器人）或远程遥操作（通过计算机网络发送命令和观察），并进行了用户研究，以评估新手用户使用我们系统启用的不同人类接口组合学习收集演示的难易程度。我们希望 TeleMoMa 能成为社区的一个有用工具，使研究人员能够收集全身移动操作演示。更多信息和视频结果，请访问 https://robin-lab.cs.utexas.edu/telemoma-web。
引用
@article{arxiv.2403.07869,
title = {TeleMoMa: A Modular and Versatile Teleoperation System for Mobile Manipulation},
author = {Shivin Dass and Wensi Ai and Yuqian Jiang and Samik Singh and Jiaheng Hu and Ruohan Zhang and Peter Stone and Ben Abbatematteo and Roberto Martín-Martín},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07869},
year = {2024}
}