要約
砂やアスファルトなどの建設資材から、米、砂糖、塩などの台所用品まで。
世界は粒状物質でいっぱいです。
ロボットによる操作が目覚ましい進歩を遂げているにもかかわらず、複雑な内部ダイナミクスを持つこれらの可変材料の認識、表現、モデリング、および計画が困難なため、粒状材料の操作と相互作用は依然として課題です。
いくつかの先行研究では、粒状物質の正確なダイナミクス モデルの推定または学習が検討されていますが、文献には、未知の物質特性を持つ粒状物質の操作アクションを計画するために使用できる、より抽象的な計画方法がまだありません。
この作業では、最適な輸送からツールを活用し、それらをロボットの動作計画に結び付けます。
材料の特性の知識を必要とせず、高さマップ表現を直接使用して有望なスイープを生成するヒューリスティックベースのスイーププランナーを提案します。
これらのスイープは、粒状材料を任意の開始形状から任意のターゲット形状に変換します。
高速でリアクティブなフィードバック ループでスイープ プランナーを適用し、複数の時間ステップにわたるモデルベースの計画の必要性を回避します。
大規模な一連のシミュレーションとハードウェア実験でアプローチを検証し、いくつかのタイプの粒状材料をさまざまなターゲット形状に収集、分離、成形するなど、いくつかの複雑なタスクを効率的に解決できることを示します。
要約(オリジナル)
From construction materials, such as sand or asphalt, to kitchen ingredients, like rice, sugar, or salt; the world is full of granular materials. Despite impressive progress in robotic manipulation, manipulating and interacting with granular material remains a challenge due to difficulties in perceiving, representing, modelling, and planning for these variable materials that have complex internal dynamics. While some prior work has looked into estimating or learning accurate dynamics models for granular materials, the literature is still missing a more abstract planning method that can be used for planning manipulation actions for granular materials with unknown material properties. In this work, we leverage tools from optimal transport and connect them to robot motion planning. We propose a heuristics-based sweep planner that does not require knowledge of the material’s properties and directly uses a height map representation to generate promising sweeps. These sweeps transform granular material from arbitrary start shapes into arbitrary target shapes. We apply the sweep planner in a fast and reactive feedback loop and avoid the need for model-based planning over multiple time steps. We validate our approach with a large set of simulation and hardware experiments where we show that our method is capable of efficiently solving several complex tasks, including gathering, separating, and shaping of several types of granular materials into different target shapes.
arxiv情報
著者 | Nikhilesh Alatur,Olov Andersson,Roland Siegwart,Lionel Ott |
発行日 | 2023-03-29 22:25:52+00:00 |
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