LIBERO-Industry: valutazione comparativa della manipolazione robotica soggetta ai vincoli dei processi industriali

Abstract degli autori

La manipolazione robotica nella produzione flessibile, per esempio nell’assemblaggio di componenti elettronici ad alta varietà e bassi volumi (HMLV), richiede che le politiche robotiche si adattino ai cambiamenti dei prodotti e delle condizioni di produzione. Questi contesti impongono vincoli dei processi industriali, tra cui varianti di prodotto, flussi di materiali in movimento, finestre temporali di esecuzione limitate e tolleranze geometriche strette. Tuttavia, i framework di valutazione esistenti non tengono conto sistematicamente di questi vincoli nel valutare le politiche robotiche generaliste. Per colmare questa lacuna, presentiamo LIBERO-Industry, un nuovo benchmark basato su LIBERO, un benchmark ampiamente utilizzato per l’apprendimento robotico, che traduce i vincoli industriali citati in condizioni operative controllabili e criteri di successo misurabili. Nello specifico, LIBERO-Industry comprende tre scenari operativi classici: carico da statico a dinamico (S2D), scarico da dinamico a statico (D2S) e trasferimento da dinamico a dinamico (D2D). Le suite comprendono in totale 216 compiti, nei quali variano sistematicamente la geometria degli oggetti, la velocità del nastro trasportatore, la durata della finestra di interazione e la dimensione della regione di accettazione geometrica. Esperimenti approfonditi su cinque politiche robotiche generaliste, tra cui modelli visione-linguaggio-azione e modelli mondo-azione, mostrano che le prestazioni peggiorano progressivamente man mano che i vincoli industriali vengono introdotti e combinati. Con un protocollo comune di fine-tuning e valutazione, la condizione di co-training LIBERO-Industry ha ottenuto un livello osservato di completamento dei trasferimenti verso l’obiettivo superiore a quello della condizione LIBERO originale.