移动操作机器人在野外环境中的把握策略实用见解

移动操作机器人正在不断进步，其把握能力也在快速发展。然而，仍存在诸多差距，使得领先的移动操作机器人无法在实际场景中广泛部署，包括其在非结构化环境中可靠把握物品的能力。为弥合这一差距，我们开发了 SHOPPER 平台，这是一个专为推动可靠且可泛化把握策略边界而设计的移动操作机器人平台。我们开发这些把握策略并在真实的杂货店中部署——这是一种极具挑战性的环境，因其包含大量可操作物品、设施和布局。本文详细阐述了我们如何在真实杂货店中设计通用把握策略以实现对任何物品的 picking。此外，我们提供对最新真实场测试的深入分析，讨论与数百次不同抓取尝试相关的关键发现。通过我们的详细分析，我们旨在提供宝贵的实用见解，并识别出关键的把握挑战，从而引导机器人社区聚焦于该领域的紧迫开放性问题。