Assembly Planning from Observations under Physical Constraints

要約

この論文では、オブジェクト検出と姿勢推定のための市販の手順によって単一の写真から抽出された情報を使用して、既知の形状と外観を持つプリミティブの未知のアセンブリをコピーする問題に対処します。
提案されたアルゴリズムは、物理的安定性制約、凸最適化、およびモンテカルロ ツリー検索の単純な組み合わせを使用して、アセンブリを STRIPS 演算子によって表される一連のピック アンド プレース操作として計画します。
これは効率的であり、最も重要なこととして、実際のロボット システムでは避けられないオブジェクト検出と姿勢推定のエラーに対して堅牢です。
提案されたアプローチは、UR5 マニピュレーターでの徹底的な実験で実証されています。

要約(オリジナル)

This paper addresses the problem of copying an unknown assembly of primitives with known shape and appearance using information extracted from a single photograph by an off-the-shelf procedure for object detection and pose estimation. The proposed algorithm uses a simple combination of physical stability constraints, convex optimization and Monte Carlo tree search to plan assemblies as sequences of pick-and-place operations represented by STRIPS operators. It is efficient and, most importantly, robust to the errors in object detection and pose estimation unavoidable in any real robotic system. The proposed approach is demonstrated with thorough experiments on a UR5 manipulator.

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