SharedAssembly: A Data Collection Approach via Shared Tele-Assembly
作者: Yansong Wu, Xiao Chen, Yu Chen, Hamid Sadeghian, Fan Wu, Zhenshan Bing, Sami Haddadin, Alexander König, Alois Knoll
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-15
备注: 7 pages, 6 figures
💡 一句话要点
提出SharedAssembly，一种基于共享遥操作的装配数据高效采集方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 遥操作 机器人装配 共享自主 数据采集 人机协作
📋 核心要点
- 现有机器人数据集难以覆盖富含接触的装配任务，限制了通用机器人模型的训练。
- SharedAssembly通过双边遥操作和共享自主性，提升装配效率和成功率，便于大规模数据采集。
- 用户研究表明，该方法使新手和中级用户能达到专家水平，成功率高达97.0%。
📝 摘要（中文）
本文提出SharedAssembly，一种新颖的双边遥操作方法，结合共享自主性，用于可扩展的装配执行和数据收集。装配是现代制造业和服务机器人领域中的一项基本技能。现有的数据集旨在解决训练通用机器人模型中的数据瓶颈，但未能充分捕捉到富含接触的装配任务。用户研究表明，所提出的方法提高了成功率和效率，在各种亚毫米级装配任务中实现了97.0%的成功率。值得注意的是，新手和中级用户使用该方法可以达到与使用基线遥操作方法的专家相当的性能，从而显著增强了大规模数据收集的能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人装配数据集规模不足，难以覆盖各种复杂、精细的装配任务，尤其是在亚毫米级别精度要求的场景下。传统的遥操作方法对操作员的技能要求高，导致数据采集效率低，成本高昂。因此，如何高效、低成本地收集高质量的装配数据成为一个关键问题。
核心思路：SharedAssembly的核心思路是结合双边遥操作和共享自主性，让操作员和机器人协同完成装配任务。操作员提供高层次的策略指导，而机器人则利用自主性完成精细的运动控制和力反馈，从而降低了对操作员技能的要求，提高了装配效率和成功率。
技术框架：SharedAssembly系统包含以下主要模块：1) 双边遥操作界面，允许操作员控制远端机器人；2) 共享自主模块，根据操作员的指令和环境反馈，自主执行部分装配任务；3) 力反馈系统，为操作员提供实时的力觉反馈，增强操作的精确性和安全性；4) 数据记录模块，记录操作员的指令、机器人的状态和环境信息，用于后续的机器人学习。
关键创新：SharedAssembly的关键创新在于其共享自主的设计，它允许操作员和机器人分工协作，充分发挥各自的优势。与传统的纯遥操作方法相比，SharedAssembly降低了对操作员技能的要求，提高了装配效率和成功率。与纯自主方法相比，SharedAssembly能够处理更加复杂和不确定的装配任务。
关键设计：SharedAssembly的关键设计包括：1) 共享自主模块的控制策略，例如，如何根据操作员的指令和环境反馈，自主规划机器人的运动轨迹；2) 力反馈系统的设计，例如，如何将远端机器人的力觉信息有效地传递给操作员；3) 数据记录模块的设计，例如，如何选择合适的数据格式和采样频率，以保证数据的质量和可用性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SharedAssembly在亚毫米级装配任务中取得了97.0%的成功率，显著优于传统的遥操作方法。用户研究表明，新手和中级用户使用SharedAssembly可以达到与专家使用传统遥操作方法相当的性能水平。这表明SharedAssembly能够有效降低对操作员技能的要求，提高数据采集效率。
🎯 应用场景
SharedAssembly具有广泛的应用前景，可用于制造业中的精密装配、医疗机器人中的微创手术、以及航空航天领域的复杂部件组装等。该研究能够降低数据采集成本，加速机器人学习，推动机器人技术在各个领域的应用。未来，该技术有望应用于远程维修、灾难救援等场景，提升机器人的自主性和适应性。
📄 摘要（原文）
Assembly is a fundamental skill for robots in both modern manufacturing and service robotics. Existing datasets aim to address the data bottleneck in training general-purpose robot models, falling short of capturing contact-rich assembly tasks. To bridge this gap, we introduce SharedAssembly, a novel bilateral teleoperation approach with shared autonomy for scalable assembly execution and data collection. User studies demonstrate that the proposed approach enhances both success rates and efficiency, achieving a 97.0% success rate across various sub-millimeter-level assembly tasks. Notably, novice and intermediate users achieve performance comparable to experts using baseline teleoperation methods, significantly enhancing large-scale data collection.