自动化可变形垫片装配
机器人学
2024-08-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在垫片装配中，必须将可变形垫片对齐并压入狭窄通道中。该任务在汽车、家电、电子及其他产品制造中常见于密封表面。垫片装配是一项长时程、高精度任务，垫片必须与通道对齐并完全压入以实现可靠贴合。为比较不同方法，我们提出了4种垫片装配方法：一种来自深度模仿学习的策略，以及三种程序化算法。我们使用100次物理实验对这些方法进行评估。结果表明，Binary+算法在直线通道中成功率为10/10，而基于250次人类遥操作示范的学习策略在8/10次实验中成功，显著较慢。代码、CAD模型、视频和数据可在 https://berkeleyautomation.github.io/robot-gasket/ 查找。
引用
@article{arxiv.2408.12593,
title = {Automating Deformable Gasket Assembly},
author = {Simeon Adebola and Tara Sadjadpour and Karim El-Refai and Will Panitch and Zehan Ma and Roy Lin and Tianshuang Qiu and Shreya Ganti and Charlotte Le and Jaimyn Drake and Ken Goldberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.12593},
year = {2024}
}
备注
Content without Appendix accepted for IEEE CASE 2024