基于智能吸盘在对抗性物体上的触觉搜索

吸盘是工业机器人应用中的一种重要夹持器类型，已有文献侧重于使用基于视觉的规划器来提高此类任务中的抓取成功率。基于视觉的规划器可能因对抗性物体而失效，或在未重新训练学习算法的情况下对未见场景丧失泛化能力。我们提出触觉探索，以在视觉抓取规划器失败时改进吸盘抓取。我们提出了智能吸盘（Smart Suction Cup），一种利用内部流量测量进行触觉感知的末端执行器。我们表明，在箱拣任务中，由这些流量测量引导的基于模型的触觉搜索方法，相比仅使用视觉规划器，将抓取成功率提高了至多 2.5 倍。在几何边缘与曲线上表征智能吸盘时，我们发现即使存在较大姿态误差，流量也能准确预测理想运动方向。智能吸盘在杯体本身不包含任何电子器件，因此该设计易于制造，且触觉探索不会损坏传感器。本工作推动了在尤其具有对抗性的场景中采用具备自主触觉搜索能力的吸盘。