多模末端执行器与抓取系统的设计：一体化设计如何助力赢得 Amazon Robotics Challenge
机器人学
2018-06-20 v3
摘要
我们介绍了 Cartman 背后的抓取系统与设计方法，它是 2017 年 Amazon Robotics Challenge 的获胜者。我们研究了导向系统最终迭代的设计过程，并通过与关键机器人设计要素进行比较来描述这一涌现的解决方案。根据我们的经验，我们提出了一项新的设计要素——精度与冗余，该要素应与先前提出的模块化与一体化、通用性与假设、计算与具身、规划与反馈等设计要素一并被考虑。我们介绍了 2017 年 Amazon Robotics Challenge 获胜机器人 Cartman 背后的抓取系统。该系统在设计上充分利用了冗余，实现了互补工具的组合，即一个吸盘夹爪和一个平行夹爪。这种多模末端执行器结合了三种抓取合成算法，以适应挑战赛期间 Amazon 提供的各类物体。我们提供了详细的系统描述及其性能评估，随后在首届 Amazon Picking Challenge 获胜者最初提出的机器人设计关键要素的背景下，讨论了该系统更广泛的性质。为了阐明我们抓取系统的核心特性及其成功原因，我们提出了一项额外的机器人设计要素——“精度与冗余”。我们机器人系统的完整设计（包括末端执行器）已开源，可在 http://juxi.net/projects/AmazonRoboticsChallenge/ 获取。
引用
@article{arxiv.1710.01439,
title = {Design of a Multi-Modal End-Effector and Grasping System: How Integrated Design helped win the Amazon Robotics Challenge},
author = {S. Wade-McCue and N. Kelly-Boxall and M. McTaggart and D. Morrison and A. W. Tow and J. Erskine and R. Grinover and A. Gurman and T. Hunn and D. Lee and A. Milan and T. Pham and G. Rallos and A. Razjigaev and T. Rowntree and R. Smith and K. Vijay and Z. Zhuang and C. Lehnert and I. Reid and P. Corke and J. Leitner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.01439},
year = {2018}
}
备注
ACRV Technical Report