オンライン把持生成と選択を統合した操作軌道最適化
Manipulation Trajectory Optimization with Online Grasp Synthesis and Selection
把持計画と軌道計画を分離せず、オンライン学習で把持目標姿勢を選びながら把持生成も同時に行う統合手法を提案し、混雑環境での把持動作計画の頑健性と効率を示した。
著者: Lirui Wang, Yu Xiang, Dieter Fox
分類: cs.RO
原文アブストラクト
In robot manipulation, planning the motion of a robot manipulator to grasp an object is a fundamental problem. A manipulation planner needs to generate a trajectory of the manipulator arm to avoid obstacles in the environment and plan an end-effector pose for grasping. While trajectory planning and grasp planning are often tackled separately, how to efficiently integrate the two planning problems remains a challenge. In this work, we present a novel method for joint motion and grasp planning. Our method integrates manipulation trajectory optimization with online grasp synthesis and selection, where we apply online learning techniques to select goal configurations for grasping, and introduce a new grasp synthesis algorithm to generate grasps online. We evaluate our planning approach and demonstrate that our method generates robust and efficient motion plans for grasping in cluttered scenes. Our video can be found at https://www.youtube.com/watch?v=LIcACf8YkGU .
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