基于预处理的高精度插入任务利用接触的规划框架
摘要
在插针插入或装配等操作任务中，姿态估计误差（误差可达2mm）会导致任务失败。触觉/接触模态可用于精确定位目标对象。本文将高精度插入任务建模为姿态不确定性下的规划问题，有效利用接触（或无接触）作为观测以减少不确定性并可靠完成任务。我们提出了一种针对重复且时间紧迫场景的预处理-based规划框架，其中初始姿态分布（由感知系统识别）为有限集合。有限集合允许我们在线枚举可能遇到的规划问题，并预处理一组策略数据库。由于构建该数据库的计算复杂度高，我们提出了一种通用的经验-based POMDP求解器E-RTDP-Bel，该求解器利用相似规划问题的解决方案作为经验加速规划查询，从而有效地构建数据库。我们表明，所developed算法使数据库创建速度提高了百分之一百倍以上，使过程计算可行。我们在实际的插针插入任务中演示了该框架的有效性，该任务在端口位置不确定性存在的情况下进行；并在仿真中的管道装配任务中演示了其有效性，该任务在管道姿态不确定性存在的情况下进行。
引用
@article{arxiv.2406.05522,
title = {A preprocessing-based planning framework for utilizing contacts in high-precision insertion tasks},
author = {Muhammad Suhail Saleem and Rishi Veerapaneni and Maxim Likhachev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.05522},
year = {2024}
}
备注
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