长线缆的自主解缠
机器人学
2022-08-02 v2 人工智能
摘要
线缆在许多场景中无处不在，且解缠它们通常很有用。然而，线缆易于发生自遮挡与打结，使其难以被感知与操作。该挑战随线缆长度而增加：长线缆需要更复杂的松弛管理以促进可观测性与可达性。本文中，我们聚焦于使用双臂机器人自主解缠长达 3 米的线缆。我们开发了 RGBD 感知与运动基元以高效解缠长线缆，以及专用于该任务的新型夹持器颚。我们提出滑移与抓取缠结操作（SGTM）算法，该算法组合这些基元以迭代解缠线缆，在孤立的 overhand 与 figure-eight 绳结上成功率为 67%，在更复杂构型上为 50%。补充材料、可视化结果与视频可在 https://sites.google.com/view/rss-2022-untangling/home 找到。
引用
@article{arxiv.2207.07813,
title = {Autonomously Untangling Long Cables},
author = {Vainavi Viswanath and Kaushik Shivakumar and Justin Kerr and Brijen Thananjeyan and Ellen Novoseller and Jeffrey Ichnowski and Alejandro Escontrela and Michael Laskey and Joseph E. Gonzalez and Ken Goldberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07813},
year = {2022}
}