Apr, 2024
神经机器人握取中的逆向运动学与人形机体代理
Inverse Kinematics for Neuro-Robotic Grasping with Humanoid Embodied Agents
Jan-Gerrit Habekost, Connor Gäde, Philipp Allgeuer, Stefan Wermter
TL;DR该研究论文介绍了一种新颖的零射击运动规划方法，允许用户快速设计机器人在笛卡尔空间中平滑运动。该方法基于贝塞尔曲线的笛卡尔平面将其转化为关节空间轨迹，采用我们的神经启发式逆运动学（IK）方法 CycleIK，通过将其扩展到任意机器人设计，实现了平台独立性。该运动规划器在两个人形机器人 NICO 和 NICOL 的人机协作抓取场景中进行了评估。我们在核心上采用一个大型语言模型（LLM）作为其实体化代理，并将我们最初为 NICOL 引入的实体化代理推广到 NICO，并允许用户以口头方式指导不同的机器人执行一组离散的物理动作。我们为其动作空间贡献了一个抓取原始动作，可以精确操纵家庭物品。新的 CycleIK 方法在仿真中与流行的数值逆运动学求解器和最先进的神经逆运动学方法进行了比较，并在算法运行时间非常短的情况下表现出与或超过所有评估方法。该抓取原始动作在 NICOL 和 NICO 机器人上进行了评估，并分别报告了每个机器人的抓取成功率为 72％至 82％。