Optimizing Grasping Precision for Industrial Pick-and-Place Tasks Through a Novel Visual Servoing Approach

要約

ロボット アーム マニピュレータは、特定のタスクの実行における効率と効果のおかげで、産業製造ラインに統合されることが一般的になりました。
カメラ技術の進歩に伴い、視覚センサーと認識システムが組み込まれ、より複雑な操作に対応できるようになりました。
この研究では、振動、工具経路の逸脱、加工マークなどの要因によって正確な物体の姿勢推定が妨げられる、困難な環境でのロボット操作用に設計された新しい視覚的サービング制御システムを紹介します。
これらの障害を克服するために、当社のソリューションはピッキング アンド プレイス タスクの精度を向上させ、さまざまなシナリオにわたって信頼性の高いパフォーマンスを保証することに重点を置いています。
これは、2 つの相補的な手法の統合に基づく新しいビジュアル サーボ手法によって実現されます。オブジェクトの位置特定のための手法と、ビジュアル フィードバックによる正確な制御のための別個のアプローチであり、それぞれの強みを活用して産業環境によってもたらされる課題に対処し、それによって全体的なパフォーマンスを向上させます。
把握精度。
私たちの方法では、知覚センサーからのフィードバックを利用して制御ループを効率的に調整し、ロボット システムが物体を適切にピックアンドプレイスできるようにします。
当社は、産業環境内でさまざまな形状や種類の物体の検出と操作をシームレスに管理できるコントローラーを導入し、そのような環境で発生する数多くの課題に対処しました。

要約(オリジナル)

The integration of robotic arm manipulators into industrial manufacturing lines has become common, thanks to their efficiency and effectiveness in executing specific tasks. With advancements in camera technology, visual sensors and perception systems have been incorporated to address more complex operations. This study introduces a novel visual serving control system designed for robotic operations in challenging environments, where accurate object pose estimation is hindered by factors such as vibrations, tool path deviations, and machining marks. To overcome these obstacles, our solution focuses on enhancing the accuracy of picking and placing tasks, ensuring reliable performance across various scenarios. This is accomplished by a novel visual servoing method based on the integration of two complementary methodologies: a technique for object localization and a separate approach for precise control through visual feedback, leveraging their strengths to address the challenges posed by the industrial context and thereby improving overall grasping accuracy. Our method employ feedback from perception sensors to adjust the control loop efficiently, enabling the robotic system to adeptly pick and place objects. We have introduced a controller capable of seamlessly managing the detection and manipulation of various shapes and types of objects within an industrial context, addressing numerous challenges that arise in such environments.

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