ArtReg：基于视觉-触觉的无外观人工物体姿态跟踪与操控

在真实环境中，机器人经常遇到结构复杂且具有构面部件的未知物体，如门、抽屉、柜子和工具。感知、跟踪和操控这些在几何或动力学属性上没有先验知识的物体，是机器人学中的一个基本挑战。本文提出一种新方法，用于在没有假设物体形状或动力学先验知识的前提下，基于视觉-触觉的跟踪未知物体（单物体、多物体或构面物体）的姿态。我们提出的新姿态跟踪方法称为ArtReg（即Articulated Registration），将视觉-触觉点云整合到SE(3)李群上的无记忆卡尔曼滤波器中进行点云配准。ArtReg用于检测物体上可能的构面关节，通过 purposeful 操作机械动作（如推送或抓持-拉）实现检测，采用两机器人团队完成。此外，我们利用ArtReg开发了用于实现目标驱动构面物体操控的闭环控制器，将物体移动到所需的姿态配置。我们在各种未知物体上进行了大量实验评估。我们还通过评估不同质心、低光条件以及具有挑战性视觉背景的物体，证明了该方法的鲁棒性。此外，我们在标准构面物体数据集上对方法进行基准测试，证明其在姿态精度方面优于现有方法。我们的实验表明，利用视觉-触觉信息实现稳健且精确的姿态跟踪，使机器人能够感知并与未知的复杂构面物体（具有轴旋关节或滑动关节）进行交互。