面向智能吸盘的数据驱动触觉搜索的初步分析
机器人学
2024-01-15 v1
摘要
吸盘提供了一种有用的抓取解决方案，特别是在工业机器人和仓储应用中。基于视觉的抓取算法（如Dex-Net）前景广阔，但在感知暗色或反光物体、亚分辨率特征以及遮挡物时存在困难，导致吸盘抓取失败。在先前的工作中，我们设计了智能吸盘，它能够估计吸盘内的流动状态，并提供一种机械弹性末端执行器，通过触觉感知为手臂反馈控制提供信息。随后，我们展示了该吸盘的信号如何实现触觉驱动的搜索行为，以在对抗性物体上找到更好的抓取点。先前的工作使用基于模型的方法来预测期望的运动方向，这引出了一个问题：数据驱动的方法是否表现更好？本技术报告利用先前收集的数据进行了初步分析。具体而言，我们将基于模型的方法与一种初步的数据驱动方法进行比较，以准确估计横向位姿调整方向，从而提高抓取成功率。
引用
@article{arxiv.2401.06354,
title = {Initial Analysis of Data-Driven Haptic Search for the Smart Suction Cup},
author = {Jungpyo Lee and Sebastian D. Lee and Tae Myung Huh and Hannah S. Stuart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.06354},
year = {2024}
}