Probabilistic Slide-support Manipulation Planning in Clutter

要約

雑然とした物体から物体を安全かつ効率的に取り出すために、本論文では、ロボットの片手を使って目的の物体を雑然とした物体からスライドさせながら、もう一方の手で周囲の物体を支えて物体が飛び出すのを防ぐ両手操作プランナーを紹介する。
崩壊による混乱。
私たちの手法は、ニューラルネットワークを使用して、対象物体が移動したときのクラッターの物理現象を予測します。
モンテカルロ木探索に基づいて最も効率的な動作を生成します。掴む動作と滑らせる動作は、対象物をピックするための動作シーケンスの数を最小限に抑えるように計画されています。
また、周囲の物体の位置変化が最小限となるように支持対象物体を決定する。
実際の両手操作ロボットによる実験では、ロボットが対象物体を回収できることを確認し、動作シーケンスの総数を削減し、安全性を向上させました。

要約(オリジナル)

To safely and efficiently extract an object from the clutter, this paper presents a bimanual manipulation planner in which one hand of the robot is used to slide the target object out of the clutter while the other hand is used to support the surrounding objects to prevent the clutter from collapsing. Our method uses a neural network to predict the physical phenomena of the clutter when the target object is moved. We generate the most efficient action based on the Monte Carlo tree search.The grasping and sliding actions are planned to minimize the number of motion sequences to pick the target object. In addition, the object to be supported is determined to minimize the position change of surrounding objects. Experiments with a real bimanual robot confirmed that the robot could retrieve the target object, reducing the total number of motion sequences and improving safety.

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