Household navigation and manipulation for everyday object rearrangement tasks
作者: Shrutheesh R. Iyer, Anwesan Pal, Jiaming Hu, Akanimoh Adeleye, Aditya Aggarwal, Henrik I. Christensen
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-11
备注: Paper accepted at IEEE IRC-2023
💡 一句话要点
提出一种家庭服务机器人系统，用于日常物品整理任务中的导航与操作。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 家庭服务机器人 物体重排列 机器人导航 机器人操作 用户偏好
📋 核心要点
- 现有家庭服务机器人难以适应用户个性化偏好，且缺乏在复杂环境中进行物体重排列的完整解决方案。
- 该研究提出一个完整的物体重排列流程，包含物体检测、位置预测、精细操作和房间导航等模块。
- 通过真实机器人平台实验，验证了该系统在多房间物体转移、用户偏好放置和复杂操作任务中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文研究构建一种辅助机器人系统，以帮助人类完成日常家庭清洁任务。在真实环境中创建这种自主系统具有内在的挑战性，因为通用的解决方案可能不适合特定客户的偏好。此外，这样的系统包含多目标任务，包括：（i）检测错放的物体并预测其潜在的正确位置；（ii）用于稳定抓取物体的精细操作；（iii）用于在未见环境中转移物体的房间到房间导航。本文系统地解决了每个组件，并将它们集成到一个完整的物体重新排列流程中。为了验证我们提出的系统，我们在真实的机器人平台上进行了多次实验，包括多房间物体转移、基于用户偏好的放置以及复杂的拾取和放置任务。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决家庭环境中，机器人自主进行物体重排列的问题。现有方法通常难以兼顾通用性和个性化，无法很好地适应不同用户的偏好和复杂的家居环境。此外，物体重排列涉及多个子任务，如物体检测、位置预测、操作和导航，现有方法往往只关注其中一部分，缺乏整体解决方案。
核心思路：论文的核心思路是将物体重排列任务分解为多个模块化的子任务，并针对每个子任务设计相应的解决方案。通过集成这些模块，构建一个完整的物体重排列流程。同时，系统设计考虑了用户偏好，使其能够根据用户的习惯和需求进行物体放置。
技术框架：该系统包含以下主要模块：1) 物体检测与位置预测模块：用于检测环境中错放的物体，并预测其可能的正确位置。2) 精细操作模块：用于实现稳定的物体抓取和放置。3) 房间到房间导航模块：用于在不同的房间之间转移物体。这些模块协同工作，完成整个物体重排列流程。
关键创新：该研究的关键创新在于将多个子任务集成到一个完整的物体重排列流程中，并考虑了用户偏好。此外，该研究还提出了一种新的方法来预测物体的正确位置，该方法能够更好地适应不同的家居环境。
关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。这些细节可能在相关的子任务模块的论文中有所描述，但本文重点在于系统集成和整体流程。
📊 实验亮点
该研究在真实的机器人平台上进行了实验验证，证明了所提出的系统在多房间物体转移、用户偏好放置和复杂操作任务中的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明该系统能够成功完成物体重排列任务，并能够根据用户偏好进行物体放置。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于家庭服务机器人领域，帮助人们完成日常的家庭清洁和整理任务。通过个性化定制，机器人可以更好地适应不同用户的需求，提高生活质量。未来，该技术还可扩展到其他领域，如仓储物流、医疗护理等，实现更广泛的自动化应用。
📄 摘要（原文）
We consider the problem of building an assistive robotic system that can help humans in daily household cleanup tasks. Creating such an autonomous system in real-world environments is inherently quite challenging, as a general solution may not suit the preferences of a particular customer. Moreover, such a system consists of multi-objective tasks comprising -- (i) Detection of misplaced objects and prediction of their potentially correct placements, (ii) Fine-grained manipulation for stable object grasping, and (iii) Room-to-room navigation for transferring objects in unseen environments. This work systematically tackles each component and integrates them into a complete object rearrangement pipeline. To validate our proposed system, we conduct multiple experiments on a real robotic platform involving multi-room object transfer, user preference-based placement, and complex pick-and-place tasks. Project page: https://sites.google.com/eng.ucsd.edu/home-robot