Kinova在开源家庭服务机器人TidyBot++研究里大展身手

发布时间:2025-01-16 11:50

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欣佰特cnbestec 已于 2024-12-27 21:05:03 修改

于 2024-12-27 18:29:24 首次发布

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在科技日新月异的今天,机器人技术在家庭场景中的应用逐渐成为现实,改变着我们的生活方式。今天,我们将深入探讨一篇关于家用机器人研究的论文,剖析其中的创新成果,

论文引用链接:http://tidybot2.github.io 

研究背景与挑战

机器人模仿学习在现实应用中受数据匮乏制约,尤其是移动操作领域,缺乏合适研究硬件,现有商业移动基座存在尺寸大、不适合家用、运动学受限等问题。旨在设计开源、低成本、灵活且适用于家庭环境的移动操作器,解决数据收集难题,推动机器人在家庭场景的应用。 创新设计:移动操作器全向移动基座 采用动力脚轮驱动机制实现全向移动,基于 FRC 组件构建驱动系统,通过修改 SDS MK4 旋转模块引入 caster 偏移,使机器人能独立控制三个自由度,提升机动性和操作灵活性。

选用标准铝制 T 型槽挤压框架,便于调整尺寸和形状;采用便携式电源站供电,确保各部件兼容性和灵活性;设计高度模块化,方便修改和添加部件,如支持不同机械臂和传感器的安装。

移动基座重 34kg,搭配 Kinova Gen3 机械臂(重 12kg),最大有效载荷约 60kg,运行时长达 8 小时,适用于多种室内地面,移动精度高(平移漂移 < 1cm/m,旋转漂移 < 1°/360°)。

便捷的数据收集:手机遥操作界面

开发基于手机的遥操作界面,利用 WebXR API 传输手机姿态信息,映射为机器人运动指令,无需额外遥操作设备,降低成本并提高灵活性。通过该界面收集多种家庭任务演示数据,实验表明 50 - 100 次演示数据即可训练机器人成功完成任务,如打开冰箱、擦拭台面等,成功率可观。

任务场景介绍:

厨房任务

食材处理:需精准识别并处理各类食材,按烹饪要求切割蔬菜,对位置控制和力感知要求高。

餐具操作:准确收集、分类并放置餐具,要考虑餐具特性与空间布局。

客厅任务

物品整理:识别并整理散落物品,依据形状、材质确定策略并分类存放。

设备操控:精确操作电子设备遥控器或触摸屏,难度较大。

卧室任务

衣物管理:识别衣物类型后折叠整理,避免褶皱并整齐放置。

物品递送:依指令拿取物品并根据用户情况调整递送。

操作控制训练要素

传感器数据利用:位置、力和视觉传感器为机器人提供关键信息。运动规划与优化:综合多因素规划最优轨迹并优化。学习策略应用:强化学习与模仿学习助力机器人掌握任务技能。 Kinova 机械臂Gen3-7Dof此研究应用中的关键作用

高精度运动控制:7 个自由度实现灵活精确运动,助力机器人模拟人类动作,提升抓取微小物品或精细操作的成功率。力反馈与自适应调整:力传感器提供实时反馈,机器人依此感知力变化,调整力度与动作。如抓取易碎物时防损坏,装配时确保精度与稳定性。灵活任务适应能力:多自由度设计适应不同任务,从厨房食材处理到卧室衣物折叠,能对各类物体有效操作,支持多场景应用,加快适应多样化任务训练。 研究的意义与展望 开源设计促进机器人学习社区发展,使更多研究者能开展移动操作研究,有望推动家用机器人技术的广泛应用,提升生活便利性。未来可改进移动基座倒车性能,进一步优化机械臂功能,拓展机器人在家庭及其他场景的应用能力,如增强感知和决策能力以应对复杂情况。


文章引用链接:TidyBot++: An Open-Source Holonomic Mobile Manipulator for Robot Learning

网址:Kinova在开源家庭服务机器人TidyBot++研究里大展身手 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/721752

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