日本語タイトル#
マルチタスク二腕テーブルサービス操作の仮想現実遠隔操作とデモからの学習
英文タイトル#
Taming VR Teleoperation and Learning from Demonstration for Multi-Task Bimanual Table Service Manipulation
日本語摘要#
本技術報告は、ICRA 2025 What Bimanuals Can Do (WBCD) 競技会におけるテーブルサービストラックのチャンピオンソリューションを紹介します。私たちは、速度、精度、信頼性に対する厳しい要求の下で、一連の要求の厳しいタスクに取り組みました：テーブルクロスの展開（変形物体操作）、ピザを容器に置く（ピックアンドプレース）、および蓋付きの食品容器の開閉。私たちのソリューションは、VR ベースの遠隔操作とデモからの学習（LfD）を組み合わせて、堅牢性と自律性のバランスを取ります。ほとんどのサブタスクは高忠実度の遠隔操作を通じて実行されましたが、ピザの配置は、ランダム化された初期構成での 100 回の対面遠隔操作デモから訓練された ACT ベースのポリシーによって処理されました。スコアリングルール、タスクの特性、現在の技術能力を慎重に統合することにより、私たちのアプローチは高い効率と信頼性を達成し、最終的に競技会で 1 位を獲得しました。
英文摘要#
This technical report presents the champion solution of the Table Service Track in the ICRA 2025 What Bimanuals Can Do (WBCD) competition. We tackled a series of demanding tasks under strict requirements for speed, precision, and reliability: unfolding a tablecloth (deformable-object manipulation), placing a pizza into the container (pick-and-place), and opening and closing a food container with the lid. Our solution combines VR-based teleoperation and Learning from Demonstrations (LfD) to balance robustness and autonomy. Most subtasks were executed through high-fidelity remote teleoperation, while the pizza placement was handled by an ACT-based policy trained from 100 in-person teleoperated demonstrations with randomized initial configurations. By carefully integrating scoring rules, task characteristics, and current technical capabilities, our approach achieved both high efficiency and reliability, ultimately securing the first place in the competition.
文章ページ#
マルチタスク二腕テーブルサービス操作の仮想現実遠隔操作とデモからの学習
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