基于投掷运动的难度感知高效物体排列
机器人学
2024-11-08 v1
摘要
本研究探索以拾取-投掷（pick-and-toss, PT）替代拾取-放置（pick-and-place, PP），使机器人能够扩展其工作范围并提高任务效率。尽管PT提升了物体排列的效率，但放置环境对投掷成功率起着关键作用。为实现精确高效的物体排列，我们建议根据从放置环境估计的任务难度在PP和PT之间做出选择。我们的方法通过自监督学习同时学习投掷运动，并通过暴力搜索学习任务判定策略。实验结果通过在各种矩形物体排列上的仿真和真实世界测试验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2411.04313,
title = {Task-Difficulty-Aware Efficient Object Arrangement Leveraging Tossing Motions},
author = {Takuya Kiyokawa and Mahiro Muta and Weiwei Wan and Kensuke Harada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.04313},
year = {2024}
}
备注
4 pages, 6 figures