A key challenge towards the goal of multi-part assembly tasks is finding robust sensorimotor control methods in the presence of uncertainty. In contrast to previous works that rely on a priori knowledge on whether two parts match, we aim to learn this through physical interaction. We propose a hierarchical approach that enables a robot to autonomously assemble parts while being uncertain about part types and positions. In particular, our probabilistic approach learns a set of differentiable filters that leverage the tactile sensorimotor trace from failed assembly attempts to update its belief about part position and type. This enables a robot to overcome assembly failure. We demonstrate the effectiveness of our approach on a set of object fitting tasks. The experimental results indicate that our proposed approach achieves higher precision in object position and type estimation, and accomplishes object fitting tasks faster than baselines.


翻译:实现多部分组装任务目标的一个关键挑战是在不确定的情况下找到稳健的感官质控制方法。 与以前依靠先验性知识来判断两部分是否匹配的工程不同, 我们的目标是通过物理互动来了解这一点。 我们建议了一种分级方法,使机器人能够自主组装部件,同时对部分类型和位置感到不确定。 特别是, 我们的概率方法学会了一套不同的过滤器,利用触觉感官质追踪方法来更新对部分位置和类型的看法。 这让机器人能够克服组装失败。 我们展示了我们对一组对象装配任务的方法的有效性。 实验结果显示,我们提出的方法在目标位置和类型估计方面实现了更高的精确度, 并且完成了比基线更快的物体装配任务。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【泡泡一分钟】视觉惯性里程计的信息稀疏化(IROS-2018)
泡泡机器人SLAM
9+阅读 · 2018年12月31日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月29日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【泡泡一分钟】视觉惯性里程计的信息稀疏化(IROS-2018)
泡泡机器人SLAM
9+阅读 · 2018年12月31日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员