包装革命：一种具有约束感知兴趣点结构规划的机器人包装管线
机器人学
2024-03-18 v1
摘要
包装操作是包装和辅助生活应用中的常见任务，由于袋子的复杂可变形特性，面临挑战。为此，我们开发了一个基于自适应兴趣点(Structure-of-Interest, SOI)操作方法的自动包装机器人系统。该方法依赖于对SOI的实时视觉反馈，以动态调整操作，而无需先验知识关于袋子材料或动力学。我们提出了一个具有鲁棒性的管线，包括使用高斯混合模型(GMM)进行SOI状态估计、基于优化的包装技术进行SOI生成、使用受约束双向快速探索随机树(CBiRRT)进行SOI运动规划，以及由模型预测控制(MPC)协调的双臂操作。实验表明，该系统能够实现对各种物体进行精确、稳定的包装操作，实现对操作臂的自适应协调。该框架的提出，使双臂机器人能够执行更复杂的自动化任务，这些任务涉及与可变形物体的交互。
引用
@article{arxiv.2403.10309,
title = {Revolutionizing Packaging: A Robotic Bagging Pipeline with Constraint-aware Structure-of-Interest Planning},
author = {Jiaming Qi and Peng Zhou and Pai Zheng and Hongmin Wu and Chenguang Yang and David Navarro-Alarcon and Jia Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10309},
year = {2024}
}