CEASE：面向协作机械臂的基于碰撞评估的主动感知系统
机器人学
2024-03-12 v1
摘要
通过视觉围栏进行碰撞检测可以显著提升协作机械臂的安全性。现有工作通常基于部署在机械臂工作空间外部的固定摄像头进行此类检测。这些固定摄像头只能提供有限的检测范围，并限制了机器人系统的移动性。为应对此问题，我们提出了一种主动感知方法，能够在动态场景中实现大范围的碰撞风险评估。首先，通过为摄像头增加额外的旋转自由度，实现了一种主动视觉机制。考虑到主动感知中的不确定性，我们设计了一种状态置信包络，以统一刻画已知和潜在的动态障碍物。随后，利用基于观测的不确定性演化，通过障碍物包络的预测来评估碰撞风险。在此基础上，采用马尔可夫决策过程搜索主动感知系统的最优观测序列，从而扩大观测视野并减少周围障碍物状态估计中的不确定性。仿真与真实世界实验一致表明，与使用固定摄像头的方法相比，对典型动态人形障碍物的观测时间覆盖率提高了 168%，这突显了我们的系统在碰撞风险跟踪和提升机械臂安全性方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2403.05761,
title = {CEASE: Collision-Evaluation-based Active Sense System for Collaborative Robotic Arms},
author = {Xian Huang and Yuanjiong Ying and Wei Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.05761},
year = {2024}
}