未知物体インスタンスの自律両腕機能把持の再把持
Autonomous Bimanual Functional Regrasping of Novel Object Class Instances
片手で物体を把持して姿勢を制御し、もう片方の手で機能的な把持に持ち替える両腕ロボットの完全自律パイプラインを構築した。セグメンテーションから把持計画・受け渡し姿勢生成・把持姿勢補正までを統合し、RGB-Dセンサのみで実環境タスクに適用可能なことを示した。
著者: Dmytro Pavlichenko, Diego Rodriguez, Christian Lenz, Max Schwarz, Sven Behnke
分類: cs.RO
原文アブストラクト
In human-made scenarios, robots need to be able to fully operate objects in their surroundings, i.e., objects are required to be functionally grasped rather than only picked. This imposes very strict constraints on the object pose such that a direct grasp can be performed. Inspired by the anthropomorphic nature of humanoid robots, we propose an approach that first grasps an object with one hand, obtaining full control over its pose, and performs the functional grasp with the second hand subsequently. Thus, we develop a fully autonomous pipeline for dual-arm functional regrasping of novel familiar objects, i.e., objects never seen before that belong to a known object category, e.g., spray bottles. This process involves semantic segmentation, object pose estimation, non-rigid mesh registration, grasp sampling, handover pose generation and in-hand pose refinement. The latter is used to compensate for the unpredictable object movement during the first grasp. The approach is applied to a human-like upper body. To the best knowledge of the authors, this is the first system that exhibits autonomous bimanual functional regrasping capabilities. We demonstrate that our system yields reliable success rates and can be applied on-line to real-world tasks using only one off-the-shelf RGB-D sensor.
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