FACTR 2: Learning External Force Sensing for Commodity Robot Arms Improves Policy Learning
Di cosa parla
Si insegna ai bracci robotici commerciali a “sentire” le forze esterne senza aggiungere sensori costosi: un metodo basato su dati impara a ricavare la forza che agisce sulle articolazioni usando solo movimenti del robot. Questo fornisce feedback di forza per chi teleopera il robot e migliora l’apprendimento di comportamenti di manipolazione che coinvolgono contatti, portando sensibilità al contatto anche su robot economici.
Cosa permette di osservare
Consente di indagare se e come dotare robot economici di sensibilità al contatto senza modifiche all’hardware, e quale effetto ciò abbia sul controllo remoto e sull’addestramento di azioni complesse di presa e manipolazione.
Dalla fonte
Contact-rich manipulation requires force sensitivity, but many robot arms lack dedicated force sensors due to their high cost. We present Neural External Torque Estimation (NEXT), a data-driven method that estimates external joint torques without needing any dedicated force sensors. NEXT trains in 1 minute from only 10 minutes of free-motion data, yet achieves estimates comparable to dedicated joint-torque sensors. NEXT enables force-feedback teleoperation on low-cost arms and improves policy learning through Force-Informed Re-Sampling Training (FIRST), which up-samples pre-contact and contact segments during behavior cloning. Across five long-horizon tasks, FIRST outperforms prior force-aware policies by over 17% in task progress. Together, NEXT and FIRST bring force-aware teleoperation and policy learning to off-the-shelf robots without additional sensing hardware. Video results and c…