実機ロボットチャレンジのための巧みな操作プリミティブ
Dexterous Manipulation Primitives for the Real Robot Challenge
把持・回転・再配置の3プリミティブにタスクを分解し、モデルベースの軌道最適化と状態機械で実機の直方体操作を堅牢に実行した。
著者: Claire Chen, Krishnan Srinivasan, Jeffrey Zhang, Junwu Zhang, Lin Shao, Shenli Yuan, Preston Culbertson, Hongkai Dai, Mac Schwager, Jeannette Bohg
分類: cs.RO
原文アブストラクト
This report describes our approach for Phase 3 of the Real Robot Challenge. To solve cuboid manipulation tasks of varying difficulty, we decompose each task into the following primitives: moving the fingers to the cuboid to grasp it, turning it on the table to minimize orientation error, and re-positioning it to the goal position. We use model-based trajectory optimization and control to plan and execute these primitives. These grasping, turning, and re-positioning primitives are sequenced with a state-machine that determines which primitive to execute given the current object state and goal. Our method shows robust performance over multiple runs with randomized initial and goal positions. With this approach, our team placed second in the challenge, under the anonymous name "sombertortoise" on the leaderboard. Example runs of our method solving each of the four levels can be seen in this video (https://www.youtube.com/watch?v=I65Kwu9PGmg&list=PLt9QxrtaftrHGXcp4Oh8-s_OnQnBnLtei&index=1).
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