ワークスペースを考慮したオンライン把持計画
Workspace Aware Online Grasp Planning
オフラインで構築したエンドエフェクタ姿勢の到達可能性データベースを用いてオンライン把持計画をバイアスし、到達可能な把持の割合・成功率を高め計画時間を短縮するフレームワークを提案。
著者: Iretiayo Akinola, Jacob Varley, Boyuan Chen, Peter K. Allen
分類: cs.RO
原文アブストラクト
This work provides a framework for a workspace aware online grasp planner. This framework greatly improves the performance of standard online grasp planning algorithms by incorporating a notion of reachability into the online grasp planning process. Offline, a database of hundreds of thousands of unique end-effector poses were queried for feasability. At runtime, our grasp planner uses this database to bias the hand towards reachable end-effector configurations. The bias keeps the grasp planner in accessible regions of the planning scene so that the resulting grasps are tailored to the situation at hand. This results in a higher percentage of reachable grasps, a higher percentage of successful grasp executions, and a reduced planning time. We also present experimental results using simulated and real environments.
関連論文
- 経験時代における実世界コード・アズ・ポリシー:ACE-CaP-0マニピュレーション
- 把持のアドミタンスによる入出力特性評価:設計パラメータと把持挙動の接続マニピュレーション
- ManiLadder:カテゴリ別・多難易度タスクラダーによるロボットマニピュレーションのベンチマークマニピュレーション
- 成功確率を変える事象を記憶する:Criticゲート付きイベントメモリによる長期的マニピュレーションマニピュレーション
- BiPOP: 長期的な両腕ロボット操作のための部分順序計画マニピュレーション
- RUMI: 拡張現実と触覚フィードバックを備えたRobotiq対応の汎用マニピュレーションインターフェースマニピュレーション
