GOMP-FIT：面向快速惯性传输的抓取优化运动规划
机器人学
2022-03-17 v2
摘要
在拣选与放置操作中的高速运动对于机器人在从仓库、制造到医院和家庭的许多自动化场景中具备成本效益至关重要。然而，运动可能过快——例如当被传输物体为开顶容器、易碎或二者兼具时。避免溢出或损毁的一种方法是缓慢移动机械臂。我们提出一种替代方案：面向快速惯性传输的抓取优化运动规划（GOMP-FIT），一种基于我们先前工作的时间优化运动规划器，其包含了基于机器人末端执行器处加速度的约束。借助GOMP-FIT，机器人可执行利用惯性力优势且避障的高速运动。在传输具有不同倾斜容忍度的开顶容器的实验中，GOMP计算出的亚秒级运动在传输中溢出多达90%的内容，而GOMP-FIT生成的运动在障碍物少时仅减速0%、在高障碍与45度容忍度时减速30%、在15度容忍度与少障碍时减速50%的情况下溢出0%的内容。视频及更多内容见：https://berkeleyautomation.github.io/gomp-fit/。
引用
@article{arxiv.2110.15326,
title = {GOMP-FIT: Grasp-Optimized Motion Planning for Fast Inertial Transport},
author = {Jeffrey Ichnowski and Yahav Avigal and Yi Liu and Ken Goldberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.15326},
year = {2022}
}
备注
Accepted for ICRA 2022. 7 pages, 6 figures