長尺ケーブルの自律的絡まり解消
Autonomously Untangling Long Cables
双腕ロボットとRGBD知覚・専用グリッパ・動作プリミティブを組み合わせ、最大3mのケーブルの絡まりを自律的に解消する手法を提案した。
著者: Vainavi Viswanath, Kaushik Shivakumar, Justin Kerr, Brijen Thananjeyan, Ellen Novoseller, Jeffrey Ichnowski, Alejandro Escontrela, Michael Laskey, Joseph E. Gonzalez, Ken Goldberg
分類: cs.RO, cs.AI
原文アブストラクト
Cables are ubiquitous in many settings and it is often useful to untangle them. However, cables are prone to self-occlusions and knots, making them difficult to perceive and manipulate. The challenge increases with cable length: long cables require more complex slack management to facilitate observability and reachability. In this paper, we focus on autonomously untangling cables up to 3 meters in length using a bilateral robot. We develop RGBD perception and motion primitives to efficiently untangle long cables and novel gripper jaws specialized for this task. We present Sliding and Grasping for Tangle Manipulation (SGTM), an algorithm that composes these primitives to iteratively untangle cables with success rates of 67% on isolated overhand and figure-eight knots and 50% on more complex configurations. Supplementary material, visualizations, and videos can be found at https://sites.google.com/view/rss-2022-untangling/home.
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
