要約
人間の手の複雑な運動学により、複数の物体の同時把握と操作が可能になり、物体の移送や手の中での操作などの作業に不可欠です。
その重要性にもかかわらず、ロボットによる複数の物体把握の領域は比較的未開拓であり、運動学、力学、および物体構成において顕著な課題を抱えています。
この論文では、卓上で器用な多指ロボットハンドを使用して複数の物体を把握するための新しい 2 段階のアプローチである MultiGrasp を紹介します。
このプロセスは、(i) 事前把握提案の生成、および (ii) 把握の実行とオブジェクトの持ち上げで構成されます。
私たちの実験は主に二重物体把握に焦点を当てており、44.13% の成功率を達成し、新しい物体構成への適応性と不正確な把握に対する耐性を強調しています。
さらに、このフレームワークは、推論速度を犠牲にして 3 つ以上のオブジェクトを把握できる可能性を示しています。
要約(オリジナル)
The intricate kinematics of the human hand enable simultaneous grasping and manipulation of multiple objects, essential for tasks such as object transfer and in-hand manipulation. Despite its significance, the domain of robotic multi-object grasping is relatively unexplored and presents notable challenges in kinematics, dynamics, and object configurations. This paper introduces MultiGrasp, a novel two-stage approach for multi-object grasping using a dexterous multi-fingered robotic hand on a tabletop. The process consists of (i) generating pre-grasp proposals and (ii) executing the grasp and lifting the objects. Our experimental focus is primarily on dual-object grasping, achieving a success rate of 44.13%, highlighting adaptability to new object configurations and tolerance for imprecise grasps. Additionally, the framework demonstrates the potential for grasping more than two objects at the cost of inference speed.
arxiv情報
| 著者 | Yuyang Li,Bo Liu,Yiran Geng,Puhao Li,Yaodong Yang,Yixin Zhu,Tengyu Liu,Siyuan Huang |
| 発行日 | 2024-03-14 09:53:05+00:00 |
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