熟悉物体的自主双臂操作
机器人学
2018-11-22 v1
摘要
自主双臂操作是在非结构化场景中部署机器人的一项基本技能。然而，这是一项具有挑战性的工作，尤其在感知与规划方面。非结构化场景中充满了形状和外观各异的物体，必须以非常特定的方式抓取才能发挥其功能用途。本文提出一种集成方法以自主执行双臂拾取任务。我们的方法包括语义分割、物体位姿估计、可变形模型配准、抓取规划和手臂轨迹优化。整个流程可在机载执行，适用于在线抓取场景。为此，我们的方法利用了以卷积神经网络模型和低维潜形状空间形式表达的累积知识。对于物体操作，我们提出了一种包含运动链闭合约束的随机轨迹优化。在仿真和真实机器人上的评估证实了所提方法在使用双臂拾取未知浇水壶和电钻任务上的可行性与适用性。
引用
@article{arxiv.1811.08716,
title = {Autonomous Dual-Arm Manipulation of Familiar Objects},
author = {Dmytro Pavlichenko and Diego Rodriguez and Max Schwarz and Christian Lenz and Arul Selvam Periyasamy and Sven Behnke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.08716},
year = {2018}
}
备注
Accepted for IEEE-RAS 18th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), Beijing, China, 2018