将叶片视为可穿透障碍物的机器人酸橙采摘
机器人学
2021-09-01 v1
摘要
机器人酸橙采摘问题具有挑战性;酸橙植株枝叶茂密,使得机械臂难以在不接触叶片的情况下抓取酸橙。现有方法要么不考虑叶片,要么将其视为障碍物并完全规避,常导致不理想或不可行的规划。我们专注于在浓密枝叶存在下到达酸橙,将植株叶片视为带有碰撞代价的‘可穿透障碍物’。随后,我们将快速扩展随机树星(RRT*)算法适配于果实采摘问题,将叶片碰撞代价纳入路径代价。为减少寻找低代价目标路径所需时间,我们利用人工势场(APF)偏置树的生长。我们在二维环境与六自由度(6-DOF)机器人仿真中将所提方法与先前工作比较。我们的实验及在机器人酸橙采摘任务上的真实演示表明了方法的适用性。
引用
@article{arxiv.2108.13889,
title = {Robotic Lime Picking by Considering Leaves as Permeable Obstacles},
author = {Heramb Nemlekar and Ziang Liu and Suraj Kothawade and Sherdil Niyaz and Barath Raghavan and Stefanos Nikolaidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13889},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 6 figures, Conference: 2021 International Conference on Intelligent Robots and Systems, Supplementary video: https://youtu.be/Lw7QNKiC8xs