AutoBag：学习打开塑料袋并放入物体
机器人学
2023-03-21 v2
摘要
薄塑料袋在零售店、医疗、食品处理、回收、家庭和校园午餐室中无处不在。它们对感知（由于镜面反射与遮挡）和操控（由于其三维可变形结构的动力学）均构成挑战。我们形式化了“装袋”任务：将带有双提手的常见塑料购物袋从非结构化初始状态操控至打开状态，使得至少一个实体物体可被放入袋中并提起运输。我们提出一种自监督学习框架，其中双臂机器人利用紫外荧光标记来识别塑料袋的提手与边缘；在执行时，机器人不使用紫外标记或紫外光。我们提出 AutoBag 算法，机器人利用学到的感知模型通过迭代操控打开塑料袋。我们提出新的指标来评估袋子状态的质量，以及基于视觉观测用于重新定向和打开袋子的新运动基元。在物理实验中，使用 AutoBag 的 YuMi 机器人在多种初始袋子配置下能够打开袋子，并在至少放入一件物品上取得 16/30 的成功率。补充材料见 https://sites.google.com/view/autobag。
引用
@article{arxiv.2210.17217,
title = {AutoBag: Learning to Open Plastic Bags and Insert Objects},
author = {Lawrence Yunliang Chen and Baiyu Shi and Daniel Seita and Richard Cheng and Thomas Kollar and David Held and Ken Goldberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.17217},
year = {2023}
}
备注
ICRA 2023