Online Trajectory Replanner for Dynamically Grasping Irregular Objects

要約

このペーパーでは、不規則なオブジェクトを把握するための新しい軌道レプランナーを紹介します。
オブジェクトのジオメトリが単純であると想定される従来の把握タスクとは異なり、不規則なオブジェクトの「動的把握」を達成することを目指しています。
不規則なオブジェクトを効果的に処理するために、2つのフェーズで構成される軌道最適化フレームワークを提案します。
第一に、指定された10Sの時間制限で、ロボットの初期構成からのシームレスな動きの初期オフライン軌道がオブジェクトを把握し、事前に定義されたターゲット位置に配信するために計算されます。
第二に、100ミリ秒以内にロボット軌道をリアルタイムで更新するために、高速オンライン軌道最適化が実装されています。
これにより、ビジョンシステムからのポーズ推定エラーを緩和するのに役立ちます。
モデルの不正確さ、外乱、およびその他の非モデリング効果を説明するために、ロボットとグリッパーの両方の軌跡追跡コントローラーが実装され、提案されたフレームワークから最適な軌跡を実行します。
集中的な実験結果は、シミュレーションと現実世界のシナリオの両方で、軌道計画フレームワークのパフォーマンスを効果的に実証しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a new trajectory replanner for grasping irregular objects. Unlike conventional grasping tasks where the object’s geometry is assumed simple, we aim to achieve a ‘dynamic grasp’ of the irregular objects, which requires continuous adjustment during the grasping process. To effectively handle irregular objects, we propose a trajectory optimization framework that comprises two phases. Firstly, in a specified time limit of 10s, initial offline trajectories are computed for a seamless motion from an initial configuration of the robot to grasp the object and deliver it to a pre-defined target location. Secondly, fast online trajectory optimization is implemented to update robot trajectories in real-time within 100 ms. This helps to mitigate pose estimation errors from the vision system. To account for model inaccuracies, disturbances, and other non-modeled effects, trajectory tracking controllers for both the robot and the gripper are implemented to execute the optimal trajectories from the proposed framework. The intensive experimental results effectively demonstrate the performance of our trajectory planning framework in both simulation and real-world scenarios.

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