面向杂乱环境中物体抓取的环境感知交互式运动基元
机器人学
2022-10-31 v1 人工智能
摘要
文献中针对杂乱环境中物体抓取所开发的大多数运动规划策略应用于二维(2-d)空间,其中环境的状态空间在某一方向上受限。较少有研究探讨在三维杂乱空间中到达目标,即便有,在复杂情形下性能有限。本工作中,我们以簇生软果为案例,利用基于局部优化的规划器CHOMP,提出一种约束多目标优化框架(OptI-ProMP)来解决紧凑杂乱环境中到达目标的问题。OptI-ProMP具有与目标邻域内静态、动态及可推动物体相关的代价,并依赖概率基元进行问题初始化。我们分别在低灵巧度(3-dofs)与高灵巧度(7-dofs)机械臂上,于模拟多隧道环境中测试了文献中的基于ProMP的规划器与OptI-ProMP。结果表明,在7-dofs机械臂运动学下实现了碰撞与推动代价最小化,此外成功规避静态障碍物并系统性地偏离可推动物体的质心。
引用
@article{arxiv.2210.16194,
title = {Environment-aware Interactive Movement Primitives for Object Reaching in Clutter},
author = {Sariah Mghames and Marc Hanheide},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.16194},
year = {2022}
}
备注
6 pages. 2022 IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)