TriFinger:一个学习敏捷的开源机器人平台

尽管机器学习在过去十年中取得了快速的进步,但灵巧的物体操作在机器人技术中仍然是一个有待解决的问题。在真实系统上进行实验的高成本是一个障碍,在时间和金钱方面都是如此。为了解决这个问题,研究人员提出了一个开源机器人平台,可以在没有人类监督的情况下安全运行。这种硬件价格便宜(约5000美元)。健壮,能够对外部对象进行复杂的拦截。该软件以1千赫兹运行,并进行安全检查,以防止硬件损坏。易于使用的前端(c++和Python语言)适合于实时控制以及深度强化学习。此外,软件框架很大程度上是与机器人无关的,因此可以独立于本文提出的硬件使用。最后,我们通过一些专家说明了所提议的平台的潜力。包括实时最优控制、深度强化从零开始学习、投掷和编写。

TriFinger旨在支持灵巧操纵研究的机器人平台。所有的硬件和软件(包括模拟器)都是开源的。

硬件

每个手指具有3个自由度,并且它们共享一个工作空间,从而可以进行复杂的精细操作。三个RGB摄像机可确保任何配置的良好可见性。有关建立自己的机器人平台的说明,请参见此处

内部机制基于此处提出的四足动物。此设计具有以下特征:

  • 重量轻,扭矩大
  • 1 kHz扭矩控制和感应
  • 传输透明性对鲁棒性影响

软件

该软件框架的主要优势是:

  • Python和C ++中的简单用户界面,控制频率高达1 kHz
  • 安全检查以防止机器人摔坏
  • 所有可用输入和输出的同步历史记录,可以记录下来
  • 提供机器人平台模拟器

机器人无关的代码可以发现,在robot_interfaces库中,看到这里的使用的C ++中的演示,并在这里为一个新的机器人是如何实现的演示。特定机器人的驱动程序在robot_fingers中实现。有关安装和使用代码的更多详细说明,请参见文档:

有关Python用法的演示,请检查此文件,这是实际代码的片段:

TriFinger:学习敏捷的开源机器人

仿真器

提供了TriFinger机器人的模拟器(基于PyBullet)。该模拟器提供了与真实机器人相同的界面,使切换变得容易。请参阅此处以获取文档和安装说明。

说明性实验

为了说明该平台的功能进行了简单的演示,最佳控制和深度强化学习实验。

精细操作

这些运动是通过 视觉教学 来记录的(即通过引导机器人手指来演示该运动)。

获取有关硬件和软件的详细说明:https://arxiv.org/abs/2008.03596

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