具身方案和配置：基于“扩散策略”模仿学习训练机器人以及常用配置方案发表时间：2024-12-01 21:15 提示: ROSCon China 2024 12月7-8日于上海宝山区伊敦康得思酒店举办，这是ROSCon首次在中国大陆举办，PNP机器人受邀参加并做主题分享。 正文 为了模仿学习新的行为，人类操作员通过演示所需任务来远程操作机器人。这通常需要一两个小时的教学，通常相当于几十到百次左右的演示。
遥操作力反馈模仿学习结构，需要双臂耦合力感知 通过人类示范来教授机器人，所以良好的遥控界面对于教授具有挑战性的灵巧行为至关重要。对于更灵巧的行为，通过双手触觉设备进行教授，遥控设备和机器人之间有位置-位置耦合。位置-位置耦合意味着输入设备将测量的姿势作为命令发送给机器人，机器人使用基于扭矩的操作空间控制来跟踪这些姿势命令。然后，机器人的姿势跟踪误差被转换成力并发送回输入设备让老师感受。这使老师能够通过力来闭合与机器人的反馈回路，这对教授的许多最困难的技能都至关重要。 “扩散策略”优势 与以前的方法相比，使用扩散策略产生机器人行为有三个主要优点： 适用于多模式演示。这意味着人类演示者可以自然地教授行为，而不必担心让机器人感到困惑。 适用于高维动作空间。这意味着机器人可以提前规划，从而避免短视、不一致或不稳定的行为。 稳定可靠的训练。这意味着可以大规模训练机器人，并确信它们能够正常工作，而无需费力的手动调整或寻找黄金检查点。
遥操作力反馈需要PNP75传感器 遥操作“力反馈”的必要性 当机器人用双臂操纵物体时，提供力反馈尤为重要。一个典型示例是操作需要驱动的设备，例如手动搅拌器，如果没有这种反馈，就无法可靠地演示。 当机器人用双臂握住工具时，它会形成一个封闭的运动链。对于机器人和工具的任何给定配置，都存在大量可能的内部力，这些力无法通过视觉观察到。某些力配置（例如将夹持器拉开）本质上是不稳定的，并且很可能导致机器人的抓握滑落。如果人类演示者无法获得触觉反馈，他们将无法感知或教授正确的力控制。我们发现，在教授力敏感行为时，触觉反馈对于提高演示成功率至关重要，尤其是那些需要双臂耦合的行为。 家庭生活场景操作负载建议：3kg 家庭机器人的主要任务是执行轻型操作，如递送物品、整理家居、帮助老人等。3kg的负载能力已能胜任这些日常任务。例如，递送一杯水（0.5kg）、拿取书籍（1kg）或搬运购物袋（2-3kg）。通常夹爪重约1kg，剩余2kg的承载能力可满足实际需求。7自由度设计为家庭机器人提供了更大的灵活性。家庭环境布局复杂，7自由度能更高效地绕过障碍，优化操作路径。轻量化设计也减少了材料和驱动系统的成本，使机器人更安全、更经济。
生活场景/电子装配模仿学习配置，使用FR3机器人 扩展到工业场景操作负载：7kg工业机器人需处理更复杂且重型的任务，如搬运零件、装配工具或执行焊接操作。建议选用7kg负载的机器人，去掉夹爪1kg后，仍有6kg的净负载，足以应对中型工业任务，如搬运零件（2-4kg）或工具（2-3kg）。 7自由度设计对工业场景尤为重要。它允许机器人在狭窄空间中执行灵活操作，优化路径以避开障碍，满足生产线的布局需求。与夹爪配合，机器人能更精准地完成高精度任务，如装配或加工操作。更高的负载和灵活性也为工业机器人带来了更大的扩展性，可适配不同末端执行器或任务场景，同时满足未来升级需求。7kg负载和7自由度的设计，是兼顾性能与经济性的**选择。
工业场景模仿学习配置，使用Diana7 7kg负载机器人 模仿学习不同场景推荐配置
机器人设备图示 家庭生活场景/轻载工业场景结构图  工业组装等兼容度更高场景结构图  其他机器人设备参考
末端样式—Franka Hand and softgripper
2F85 Gripper |
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