TetraGrip: Sensor-Driven Multi-Suction Reactive Object Manipulation in Cluttered Scenes

要約

真空グリッパーを備えた倉庫ロボットシステムは、密集した棚から多様なオブジェクトを確実に把握する必要があります。
ただし、これらの環境には、閉塞、多様なオブジェクトの向き、積み重ねられた閉塞アイテム、吸引が困難な表面など、重要な課題があります。
線形アクチュエーターに取り付けられた4つの吸引カップを特徴とする新しい真空ベースの把握戦略である\ Tetraを紹介します。
各アクチュエータには、光学時間（TOF）近接センサーが装備されており、反応性の握りが可能になります。
倉庫スタイルの設定で\ tetraを評価し、積み重ねられた構成と妨害された構成でオブジェクトを操作する能力を実証します。
私たちの結果は、RLベースのポリシーが、積み上げられたオブジェクトシナリオでの成功を改善し、単一サクショングリッパーと比較して22.86 \％であることを示しています。
さらに、Tetragripは、特に2つのケースで、物理的な制限のために単一サンショングリッパーが失敗するシナリオでオブジェクトを正常に把握できることを実証します。
これらの調査結果は、構造化されていない倉庫環境でのマルチ作用型の吸引ベースの把握の利点を強調しています。
プロジェクトWebサイトは、\ href {https://tetragrip.github.io/} {https://tetragrip.github.io/}で入手できます。

要約(オリジナル)

Warehouse robotic systems equipped with vacuum grippers must reliably grasp a diverse range of objects from densely packed shelves. However, these environments present significant challenges, including occlusions, diverse object orientations, stacked and obstructed items, and surfaces that are difficult to suction. We introduce \tetra, a novel vacuum-based grasping strategy featuring four suction cups mounted on linear actuators. Each actuator is equipped with an optical time-of-flight (ToF) proximity sensor, enabling reactive grasping. We evaluate \tetra in a warehouse-style setting, demonstrating its ability to manipulate objects in stacked and obstructed configurations. Our results show that our RL-based policy improves picking success in stacked-object scenarios by 22.86\% compared to a single-suction gripper. Additionally, we demonstrate that TetraGrip can successfully grasp objects in scenarios where a single-suction gripper fails due to physical limitations, specifically in two cases: (1) picking an object occluded by another object and (2) retrieving an object in a complex scenario. These findings highlight the advantages of multi-actuated, suction-based grasping in unstructured warehouse environments. The project website is available at: \href{https://tetragrip.github.io/}{https://tetragrip.github.io/}.

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