要約
私たちは、産業用ロボットがカメラと認識パイプラインを備えた非構造化環境を処理できるようにしたいと考えています。
オフラインで作成された軌道を再生する従来の産業用ロボットとは対照的に、これらの知覚誘導型産業用アプリケーションではオンラインでの行動計画が必要です。
知覚および計画アルゴリズムとは別に、知覚ガイド型マニピュレーターの導入には統合にも多大な労力が必要です。
1 つのアプローチは、従来の言語 (Python など) でスクリプトを作成して計画問題を構築し、他のアルゴリズム モジュールや外部デバイスとの統合を実行することです。
Python でのスクリプト作成は少数のロボットやアプリケーションでは実現可能ですが、知覚誘導操作を大規模に (たとえば、2000 を超える顧客サイトに 10000 を超えるロボット ワークステーションを) 展開するのは困難になります。
この課題を解決するために、私たちは知覚誘導型操作アプリケーション用のドメイン固有言語 (DSL) を提案します。
導入をスケールアップするために、当社の DSL は以下を提供します。 1) 実際のアプリケーションで重要なタスクおよびモーション プランニング (TAMP) 問題のサブクラスを構築および解決するための、簡単にアクセスできるインターフェイス。
2) 統合を実行し、個別の産業アプリケーションのカスタマイズされた要件に対処するための柔軟な制御フローを実装するメカニズム。
直感的なグラフィカル プログラミング フロントエンドと組み合わせた当社の DSL は、主に従来のプログラミング言語でのコーディング経験のない機械オペレーターによって使用されます。
トレーニングの数時間以内に、オペレーターは DSL を使用して興味深い洗練された操作動作を調整できるようになります。
広範な実際の展開により、私たちの方法の有効性が実証されています。
要約(オリジナル)
We would like industrial robots to handle unstructured environments with cameras and perception pipelines. In contrast to traditional industrial robots that replay offline-crafted trajectories, online behavior planning is required for these perception-guided industrial applications. Aside from perception and planning algorithms, deploying perception-guided manipulators also requires substantial effort in integration. One approach is writing scripts in a traditional language (such as Python) to construct the planning problem and perform integration with other algorithmic modules & external devices. While scripting in Python is feasible for a handful of robots and applications, deploying perception-guided manipulation at scale (e.g., more than 10000 robot workstations in over 2000 customer sites) becomes intractable. To resolve this challenge, we propose a Domain-Specific Language (DSL) for perception-guided manipulation applications. To scale up the deployment,our DSL provides: 1) an easily accessible interface to construct & solve a sub-class of Task and Motion Planning (TAMP) problems that are important in practical applications; and 2) a mechanism to implement flexible control flow to perform integration and address customized requirements of distinct industrial application. Combined with an intuitive graphical programming frontend, our DSL is mainly used by machine operators without coding experience in traditional programming languages. Within hours of training, operators are capable of orchestrating interesting sophisticated manipulation behaviors with our DSL. Extensive practical deployments demonstrate the efficacy of our method.
arxiv情報
| 著者 | Wei Gao,Jingqiang Wang,Xinv Zhu,Jun Zhong,Yue Shen,Youshuang Ding |
| 発行日 | 2024-09-05 11:42:08+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google