基于学习动力学的无杂散液体输送
机器人学
2024-08-02 v1
摘要
在本 work 中，我们提出了一种新型算法，用于在有杂散环境中执行无溢出的开顶液体填充容器的搬运。通过允许液体填充容器以更大的角度倾斜，并启用沿端执行器姿态所有轴的运动，我们的 work 扩展了可达空间，增强了围绕障碍物的机动性，拓宽了可行情景的范围。我们的主要贡献包括：i) 通过使用带有信息性抽样器的 RRT* 来生成无溢出路径，该抽样器利用容器属性来避免溢出诱导的状态（例如倒置的容器），ii) 通过实现一种时间参数化算法对结果路径进行参数化，以生成无溢出轨迹，结合一种基于变压器的机器学习模型 capable of classifying trajectories as spill-free or not。我们在具有障碍物丰富性的真实世界任务环境中对各种形状和填充水平的容器进行了验证，并展示了一个至少是现有方法的 3 倍大的扩展解空间。
引用
@article{arxiv.2408.00215,
title = {Clutter-Aware Spill-Free Liquid Transport via Learned Dynamics},
author = {Ava Abderezaei and Anuj Pasricha and Alex Klausenstock and Alessandro Roncone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.00215},
year = {2024}
}