杂乱环境中目标检索的快速且鲁棒的操纵规划
机器人学
2020-03-26 v1 离散数学
摘要
本文提出了一种用于机械臂从杂乱环境中检索目标物体的任务与运动规划（TAMP）框架。我们考虑在受限空间内高密度物体配置，使得不存在到目标的无碰撞路径。机器人必须重新放置部分物体以无碰撞地检索目标。为了快速完成物体重排，机器人旨在优化拾放动作的数量，这通常决定了 TAMP 框架的效率。我们提出了一种结合运动规划的任务规划器，以生成可执行计划，旨在最小化拾放动作的数量。除完全已知和静态环境外，我们的方法还能处理由遮挡视图引起的不确定和动态情况。与基线方法相比，我们的方法减少了拾放动作的数量（例如，在具有 20 个物体的已知静态环境中至少减少 28.0%）。
引用
@article{arxiv.2003.11420,
title = {Fast and resilient manipulation planning for target retrieval in clutter},
author = {Changjoo Nam and Jinhwi Lee and Sang Hun Cheong and Brian Y. Cho and ChangHwan Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.11420},
year = {2020}
}
备注
2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). arXiv admin note: text overlap with arXiv:1907.03956