基于触觉感知的未知物体手中操作以实现插入
机器人学
2023-03-14 v3
摘要
在本文中，我们提出了一种利用触觉感知操作未知物体且无需依赖已知物体模型的方法。在许多情况下，仅依赖视觉的方法可能不可行；例如，由于杂乱空间中的遮挡。我们通过引入一种利用触觉感知重新定向未知物体的方法来解决这一局限。它在任务驱动的操作过程中逐步建立物体形状与位姿的概率估计。我们的方法使用贝叶斯优化来平衡全局物体形状的探索与高效任务完成。为证明方法的有效性，我们将其应用于一个模拟的触觉赋能滚轴夹持器（Tactile-Enabled Roller Grasper），该夹持器在手中滚动物体的同时收集触觉数据。我们在随机生成物体的插入任务上评估了我们的方法，发现它能可靠地重新定向物体，同时显著减少探索时间。
引用
@article{arxiv.2210.13403,
title = {In-Hand Manipulation of Unknown Objects with Tactile Sensing for Insertion},
author = {Chaoyi Pan and Marion Lepert and Shenli Yuan and Rika Antonova and Jeannette Bohg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.13403},
year = {2023}
}