マルチモーダル知覚を用いた複数ロボットによる変形可能な線状物体の組立
Multi-Robot Assembly of Deformable Linear Objects Using Multi-Modal Perception
視覚と触覚を統合した物体中心の知覚・計画フレームワークにより、複数ロボットが協調してケーブルなどの変形可能な線状物体を産業組立する手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Kejia Chen, Celina Dettmering, Florian Pachler, Zhuo Liu, Yue Zhang, Tailai Cheng, Jonas Dirr, Zhenshan Bing, Alois Knoll, Rüdiger Daub
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Industrial assembly of deformable linear objects (DLOs) such as cables offers great potential for many industries. However, DLOs pose several challenges for robot-based automation due to the inherent complexity of deformation and, consequentially, the difficulties in anticipating the behavior of DLOs in dynamic situations. Although existing studies have addressed isolated subproblems like shape tracking, grasping, and shape control, there has been limited exploration of integrated workflows that combine these individual processes. To address this gap, we propose an object-centric perception and planning framework to achieve a comprehensive DLO assembly process throughout the industrial value chain. The framework utilizes visual and tactile information to track the DLO's shape as well as contact state across different stages, which facilitates effective planning of robot actions. Our approach encompasses robot-based bin picking of DLOs from cluttered environments, followed by a coordinated handover to two additional robots that mount the DLOs onto designated fixtures. Real-world experiments employing a setup with multiple robots demonstrate the effectiveness of the approach and its relevance to industrial scenarios.
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