基于多模态感知的多机器人 deformable linear object 装配
机器人学
2025-06-30 v1
摘要
德rollable linear object (DLO) 如电缆等的工业装配具有广阔的应用前景。然而，DLO 因变形的内在复杂性以及随之而来的在动态情境中难以预测行为，为机器人自动化带来了诸多挑战。尽管已有研究解决了如形状跟踪、抓取和形状控制等孤立子问题，但对于结合这些 individual process 的集成工作流程的探索仍有限。为填补这一空白，我们提出一种面向 DLO 装配的物体中心感知与规划框架，以实现工业价值链中的综合装配过程。该框架利用视觉和触觉信息在不同阶段跟踪 DLO 的形状以及接触状态，从而有效规划机器人动作。我们的 approach 包括从杂乱环境中进行 DLO 基于机器人的 bin picking，随后进行由两台额外机器人协同完成的接力，最终将 DLO 安装到指定的 fixture 上。实际实验中使用多机器人 setup 表明了该方法的有效性及其对工业场景的相关性。
引用
@article{arxiv.2506.22034,
title = {Multi-Robot Assembly of Deformable Linear Objects Using Multi-Modal Perception},
author = {Kejia Chen and Celina Dettmering and Florian Pachler and Zhuo Liu and Yue Zhang and Tailai Cheng and Jonas Dirr and Zhenshan Bing and Alois Knoll and Rüdiger Daub},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22034},
year = {2025}
}