MAkEable: Memory-centered and Affordance-based Task Execution Framework for Transferable Mobile Manipulation Skills

Основні поняття

MAkEable is a versatile framework that enables the transfer of mobile manipulation skills across tasks, environments, and robots through memory-centric and affordance-based approaches.

Анотація

The MAkEable framework focuses on facilitating the transfer of mobile manipulation skills by integrating affordance-based task descriptions into a memory-centric cognitive architecture. The framework allows for the autonomous execution of uni- and multi-manual manipulation actions across different robotic platforms. Real-world experiments demonstrate its applicability in grasping known and unknown objects, object placing, bimanual object grasping, skill transfer between humanoid robots, and pouring tasks learned from human demonstrations.
I. INTRODUCTION

Efficient transfer of learned tasks crucial in robotics.
MAkEable facilitates transfer of capabilities across tasks, environments, robots.
II. RELATED WORK

Different levels of task descriptions for robotic mobile manipulation.
III. THE FRAMEWORK

Design principles focus on modularity, extensibility, interpretability.
Task description based on affordances using IDF format.
System architecture involves discovery, parameterization, validation, selection, execution steps.
IV. USE CASES

Experiments include table-clearing with known/unknown objects, bimanual grasping tasks on ARMAR-6 robot, memory-enabled drawer-opening skill transfer between ARMAR-6 and ARMAR-DE humanoid robots.
V. EXPERIMENTS

Demonstrates real-world scenarios showcasing the versatility and adaptability of the MAkEable framework in various mobile manipulation tasks.

Статистика

"Our framework integrates an affordance-based task description into the memory-centric cognitive architecture."
"Demonstrate the applicability of the framework in real-world experiments for multiple robots."
"ARMAR humanoid robots equipped with anthropomorphic arms used in experiments."

Цитати

Ключові висновки, отримані з

MAkEable

by Christoph Po... о arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.16899.pdf

Глибші Запити

How can incorporating more feedback like tactile sensing enhance the closed-loop approach to mobile manipulation

タクタイルセンシングなどのフィードバックを取り入れることで、モバイルマニピュレーションにおけるクローズドループアプローチをどのように向上させるか？
タクタイルセンシングは、触覚情報を利用してロボットが物体との相互作用や接触力をリアルタイムで検知することが可能です。これにより、マニピュレーション中に生じた外部環境の変化やオブジェクトへの適切な圧力応答など、重要な情報を得ることができます。この情報は閉ループ制御システムにフィードバックされ、実行中の動作やグラスピングプロセスを調整し改善する際に活用されます。例えば、オブジェクトが滑り始めた場合や不安定な状況下であった場合でも、即座に対処することが可能です。その結果、精度や効率性が向上し、失敗率も低減されます。

What potential challenges or limitations might arise when transferring skills between different robotic platforms

異なるロボットプラットフォーム間でスキルを転送する際に発生しうる潜在的な課題や制約は何か？
異なるロボットプラットフォーム間でスキルを転送する際にはいくつかの課題が考えられます。まず第一に、各ロボットの運動学的特性やエンドエフェクター形状の違いからくる互換性問題があります。また、各プラットフォームごとに異なる感覚器具（例：カメラ解像度）やアクチュエーター（例：グリッパー種類）も考慮すべき要素です。さらに言語表現方法やコマンド受容能力も異なり得ており，それら全て統一化して移行させ難い点も挙げられます．最後では，新しい環境下では事前訓練データ等十分準備出来無い時，未知条件下でも正確・迅速反応出来無い点も挙げられます．

How can observational learning be further utilized to expand the capabilities of the MAkEable framework

MAkEableフレームワーク内で観察学習を更に活用して能力拡張する方法は何か？
観察学習は他者から直接技術的手法等伝授され無くて自己発見型学修方式です．MAkEable フレームワーク内では, 既存技術だけでは解決困難問題等新技術開発必要時, 認識及び把握した問題点及解決方案提供します. これ以外, 現象理解深め成果共有促進します. 更多詳細内容含む高次元データ生成及保存可能です. 最後, 新た領域進出時或専門家意見求め可使います.