Only Pick Once — Multi-Object Picking Algorithms for Picking Exact Number of Objects Efficiently

要約

一度に複数の物体を持ち上げることは、多くの分野で人間の作業者の効率を高める把握スキルです。
本稿では、一度だけピッキングするだけで、要求された数のオブジェクトをピッキングするシステム (OPO) を紹介します。
提案されている Only-Pick-Once System (OPOS) には、オブジェクトのレイアウトをグラフに変換し、グラフ内のノードをクラスター化し、トポロジーに基づいて候補クラスターをランク付けして選択する、いくつかのグラフベースのアルゴリズムが含まれています。
OPOS には、特定のグリッパーの位置と向きでどれだけのオブジェクトがピックアップされるかを推定するための畳み込みニューラル ネットワークに基づくマルチオブジェクト ピッキング予測機能もあります。
この文書では、提案された OPOS を評価するための 4 つの評価指標と 3 つのプロトコルを紹介します。
結果は、OPOS が 2 つおよび 3 つのオブジェクトを 1 回だけ選択した場合の成功率が非常に高いことを示しています。
OPOS を使用すると、効率の点で単一オブジェクトのピッキングよりも 2 ～ 3 倍優れたパフォーマンスを得ることができます。
この結果は、OPOS が目に見えないサイズや形状のオブジェクトを一般化できることも示しています。

要約(オリジナル)

Picking up multiple objects at once is a grasping skill that makes a human worker efficient in many domains. This paper presents a system to pick a requested number of objects by only picking once (OPO). The proposed Only-Pick-Once System (OPOS) contains several graph-based algorithms that convert the layout of objects into a graph, cluster nodes in the graph, rank and select candidate clusters based on their topology. OPOS also has a multi-object picking predictor based on a convolutional neural network for estimating how many objects would be picked up with a given gripper location and orientation. This paper presents four evaluation metrics and three protocols to evaluate the proposed OPOS. The results show OPOS has very high success rates for two and three objects when only picking once. Using OPOS can significantly outperform two to three times single object picking in terms of efficiency. The results also show OPOS can generalize to unseen size and shape objects.

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