予測シミュレーションと軌道最適化による変形物体の折り畳み
Folding Deformable Objects using Predictive Simulation and Trajectory Optimization
布の物性と摩擦を考慮したシミュレータ上で軌道を最適化し、しわや位置ずれを避けて二本腕ロボットが衣類を正確に折り畳める手法を提案した。
著者: Yinxiao Li, Yonghao Yue, Danfei Xu, Eitan Grinspun, Peter Allen
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Robotic manipulation of deformable objects remains a challenging task. One such task is folding a garment autonomously. Given start and end folding positions, what is an optimal trajectory to move the robotic arm to fold a garment? Certain trajectories will cause the garment to move, creating wrinkles, and gaps, other trajectories will fail altogether. We present a novel solution to find an optimal trajectory that avoids such problematic scenarios. The trajectory is optimized by minimizing a quadratic objective function in an off-line simulator, which includes material properties of the garment and frictional force on the table. The function measures the dissimilarity between a user folded shape and the folded garment in simulation, which is then used as an error measurement to create an optimal trajectory. We demonstrate that our two-arm robot can follow the optimized trajectories, achieving accurate and efficient manipulations of deformable objects.
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