D’Claw

操作性の探求 ベンチマーク取得 9自由度 ロボット

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メーカー

Google

ハードウェア
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D’Clawの製品概要

D’Clawは、円形のレーザーカットベースを中心に、対称的な3つのフィンガーを備えた 堅牢で低コスト、かつ簡単に組み立てることができる9自由度のロボットです。

Google Brain Teamにより開発されたベンチマーク用ロボット ROBEL (Robotics Benchmarks for Learning)の一つで、 指先での複雑で器用な操作や制御の学習のためのベンチマークを取得することができます。

D’Clawでは、主に3つの操作動作(ポーズ、回転、ねじる)を観察できます。 また様々なシミュレーションに対応しており、深層強化学習とデモンストレーションによる操作性を探求するための学習に適しています。

移動運動性能探求のための D’Kitty、操作性探求のための D’Claw は 販売中止となりました(2022年6月)。

メーカーサイトURL

ROBEL オープンソース プラットフォーム / 詳細

  • D’Claw … 操作性の探求のためのロボット /販売中止
  • D’Kitty … 移動運動性能の探求のためのロボット /販売中止

 

D’Claw / 詳細

動作/シミュレーション環境:
D'Claw | 操作性の探求 ベンチマーク取得 9自由度 ロボット
(左)Pose – 形状適合 (中央)Turn – 指定角度に回転 (右)Screw – 連続的な回転

  • Flexible Objects: バルブの剛性をより高くし、回転・動作を観察 (対象物を柔軟に変更可)*1
  • Disturbance Rejection: 外乱除去, 外乱に抵抗する動きの観察 (MuJoCo simulation *2 等)
  • Finger Holdout: 外部摂動, 1本の指の動きを止めた場合の動きの観察 (MuJoCo simulation *2 等)
  • Multi-Task: マルチタスク学習*3による効率化

*1 Demo Augmented Policy Gradients (DAPG)を使用したハードウェアトレーニングによる有効学習
*2 物理演算エンジンソフトウェア MuJoCo もお取り扱いございます
*3 Soft Actor-Critic(SAC)を使用したハードウェアトレーニングによる有効学習

 

お取り扱い製品の一例

D’Claw (パーツのみ)

セット内容
  • XM430-W210-R ×11 : モーター
  • FR12-H101K Set ×9 : ブラケットセット
  • FR12-S102K Set ×6 : ブラケットセット
  • U2D2 ×1 : コンバータ
  • U2D2 PHB Set ×1 : コンバータ、パワーハブボードセット
  • SMPS AKA-12070(12V 7A) ×1 : ACアダプタ、ACケーブルセット

 

D’Claw (組み立て済み完成品)

セット内容
  • XM430-W210-R ×12 : モーター
  • FR12-H103GM Set ×12 : ブラケットセット
  • HN12-I101 Set ×12 : アイドラーセット
  • FR12-S102K Set ×8 : ブラケットセット
  • U2D2 ×1 : コンバータ
  • U2D2 PHB Set ×1 : コンバータ、パワーハブボードセット
  • SMPS AKA-12070(12V 7A) ×1 : ACアダプタ、ACケーブルセット
  • D’Kitty シャーシ・つま先パーツセット ×1

* 注意事項 *

※一部、パーツの自作が必要となります

パーツのみの場合は、追加の3Dプリントパーツ / レーザーカットパーツ が必要となります。
詳細についてはこちらから / D’Claw Parts and Assembly Files

動画

検索キーワード; DAPG / Demo Augmented Policy Gradients / ROBEL Robotic / RObotics BEnchmarks for Learning / Sim2Real / MuJoCo simulation / D’Kitty / ベンチマークロボット / Soft Actor-Critic

ROBEL (RObotics BEnchmarks for Learning)(開発元 Google AI) Google AI blog (開発元 Google AI) D'Claw Benchmarks(開発元 Google AI) UC Berkeley と University of Washington による、D'Claw が用いられた マルチタスク学習によるリセットフリーの強化学習に関する論文と研究発表 (英語WEBサイト)
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