基于柔顺机器人运动的碰撞包容式操作规划用于遮挡物体抓取

机器人操作研究已探索了需要机器人故意与其环境发生碰撞的接触丰富问题与策略，以完成传统无碰撞方案无法处理的任务。通过启用柔顺机器人运动，机器人与环境之间的碰撞变得更具容忍性，因此可以被加以利用，但同时引入了更多的物理不确定性。为了解决遮挡物体抓取等接触丰富问题，同时处理所涉及的物理不确定性，我们提出了一种碰撞包容式规划框架，该框架可通过大致建模的、由笛卡尔阻抗控制吸收的碰撞，将机器人过渡到期望的任务配置。通过策略性地利用环境约束并在由任务重复形成的操作漏斗内进行探索，我们的框架能够有效降低物理和感知不确定性。通过在单臂和双臂配置上的真实世界评估，我们证明了该框架能够高效解决多种现实遮挡抓取问题，在这些问题中初始时不存在可行抓取方案。