Bi-Level Belief Space Search for Compliant Part Mating Under Uncertainty

要約

クリアランスの低い 2 つの部品を嵌合するという問題は、自律型ロボットにとって依然として困難です。
我々は、環境との接触を活用して不確実性を低減し、クリアランスの低い困難な組み立てタスクを実行できる一連の準拠動作を計算するモデルベースのプランナーであるバイレベル ビリーフ アセンブリ (BILBA) を紹介します。
私たちのアプローチは、まず部品の構成空間障害物の構造から候補接触スケジュールを導き出し、次に望ましい接触を達成する準拠動作を見つけることに基づいています。
我々は、BILBA が実際のロボットの長方形のペグインホール挿入タスクだけでなく、複数のシミュレートされたタスクでも堅牢な計画を効率的に計算できることを実証します。

要約(オリジナル)

The problem of mating two parts with low clearance remains difficult for autonomous robots. We present bi-level belief assembly (BILBA), a model-based planner that computes a sequence of compliant motions which can leverage contact with the environment to reduce uncertainty and perform challenging assembly tasks with low clearance. Our approach is based on first deriving candidate contact schedules from the structure of the configuration space obstacle of the parts and then finding compliant motions that achieve the desired contacts. We demonstrate that BILBA can efficiently compute robust plans on multiple simulated tasks as well as a real robot rectangular peg-in-hole insertion task.

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