elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Learning Purely Tactile In-Hand Manipulation with a Torque-Controlled Hand

Sievers, Leon und Pitz, Johannes und Baeuml, Berthold (2022) Learning Purely Tactile In-Hand Manipulation with a Torque-Controlled Hand. In: 39th IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2022. IEEE. ICRA 2022, Philadelphia, USA. doi: 10.1109/ICRA46639.2022.9812093. ISBN 978-172819681-7. ISSN 1050-4729.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
4MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9812093

Kurzfassung

We show that a purely tactile dextrous in-hand manipulation task with continuous regrasping, requiring permanent force closure, can be learned from scratch and executed robustly on a torque-controlled humanoid robotic hand. The task is rotating a cube without dropping it, but in contrast to OpenAI's seminal cube manipulation task, the palm faces downwards and no cameras but only the hand's position and torque sensing are used. Although the task seems simple, it combines for the first time all the challenges in execution as well as learning that are important for using in-hand manipulation in real-world applications. We efficiently train in a precisely modeled and identified rigid body simulation with off-policy deep reinforcement learning, significantly sped up by a domain adapted curriculum, leading to a moderate 600 CPU hours of training time. The resulting policy is robustly transferred to the real humanoid DLR Hand-II, e.g., reaching more than 46 full 2*pi rotations of the cube in a single run and allowing for disturbances like different cube sizes, hand orientation, or pulling a finger.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/189343/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:Preprint: https://arxiv.org/abs/2204.03698
Titel:Learning Purely Tactile In-Hand Manipulation with a Torque-Controlled Hand
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Sievers, LeonLeon.Sievers (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6430-4618NICHT SPEZIFIZIERT
Pitz, JohannesJohannes.Pitz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2629-1892NICHT SPEZIFIZIERT
Baeuml, Bertholdberthold.baeuml (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4545-4765NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Mai 2022
Erschienen in:39th IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/ICRA46639.2022.9812093
Verlag:IEEE
ISSN:1050-4729
ISBN:978-172819681-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Reinforcement learning, In-hand manipulation
Veranstaltungstitel:ICRA 2022
Veranstaltungsort:Philadelphia, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Autonome, lernende Roboter [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Autonomie und Fernprogrammierung
Hinterlegt von: Pitz, Johannes
Hinterlegt am:26 Okt 2022 17:23
Letzte Änderung:27 Okt 2023 15:29

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.