要約
レゴは、ピクセル化されたオブジェクトのプロトタイプを作成するためのよく知られたプラットフォームです。
ただし、ロボットによるレゴのプロトタイピング (つまり、レゴ ブロックの操作) は、緊密な接続と精度の要件により困難です。
この論文では、安全かつ効率的なロボットによるレゴ操作について調査します。
特に、この論文はハードウェアとソフトウェアの協調設計によって操作の複雑さを軽減します。
アーム端ツール (EOAT) が設計されているため、問題の寸法が削減され、大型の産業用ロボットが小さなレゴ ブロックを操作できるようになります。
さらに、この論文では、進化戦略を使用して、レゴ操作のためのロボットの動作を最適化します。
実験では、EOAT がレゴ ブロックを確実に操作でき、学習フレームワークが効果的かつ安全に操作パフォーマンスを 100% の成功率まで向上できることが実証されています。
共同設計は複数のロボット (つまり、FANUC LR-mate 200id/7L および Yaskawa GP4) に展開され、その汎用性と移植性が実証されています。
最後に、提案されたソリューションにより、ロボットがさまざまなプロトタイプを繰り返し組み立てたり分解したりできる、持続可能なロボット レゴ プロトタイピングが可能になることを示します。
要約(オリジナル)
Lego is a well-known platform for prototyping pixelized objects. However, robotic Lego prototyping (i.e., manipulating Lego bricks) is challenging due to the tight connections and accuracy requirements. This paper investigates safe and efficient robotic Lego manipulation. In particular, this paper reduces the complexity of the manipulation by hardware-software co-design. An end-of-arm tool (EOAT) is designed, which reduces the problem dimension and allows large industrial robots to manipulate small Lego bricks. In addition, this paper uses evolution strategy to optimize the robot motion for Lego manipulation. Experiments demonstrate that the EOAT can reliably manipulate Lego bricks and the learning framework can effectively and safely improve the manipulation performance to a 100% success rate. The co-design is deployed to multiple robots (i.e., FANUC LR-mate 200id/7L and Yaskawa GP4) to demonstrate its generalizability and transferability. In the end, we show that the proposed solution enables sustainable robotic Lego prototyping, in which the robot can repeatedly assemble and disassemble different prototypes.
arxiv情報
| 著者 | Ruixuan Liu,Yifan Sun,Changliu Liu |
| 発行日 | 2024-04-19 05:18:13+00:00 |
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