An Integrated Approach to Robotic Object Grasping and Manipulation

要約

倉庫運用の肉体労働と効率性の増大する課題に対応して、Amazonは、さまざまなタスクを支援するためにロボット工学を組み込むことにより、大きな変革に着手しました。
倉庫内のアイテム輸送などのタスクのために、かなりの数のロボットが正常に展開されていますが、棚からのオブジェクトピッキングの複雑なプロセスは依然として大きな課題です。
このプロジェクトは、棚から特定のアイテムを効率的に選択することにより、シミュレートされた注文を自律的に満たすことができる革新的なロボットシステムを開発することにより、問題に対処します。
提案されたロボットシステムの際立った特徴は、棚の各ビン内の不確実なオブジェクト位置の課題をナビゲートする能力です。
このシステムは、そのアプローチを自律的に適応させるように設計されており、プレースメントに関する事前に確立された知識がない場合でも、目的のアイテムを効率的に見つけて取得できるようにする戦略を採用しています。

要約(オリジナル)

In response to the growing challenges of manual labor and efficiency in warehouse operations, Amazon has embarked on a significant transformation by incorporating robotics to assist with various tasks. While a substantial number of robots have been successfully deployed for tasks such as item transportation within warehouses, the complex process of object picking from shelves remains a significant challenge. This project addresses the issue by developing an innovative robotic system capable of autonomously fulfilling a simulated order by efficiently selecting specific items from shelves. A distinguishing feature of the proposed robotic system is its capacity to navigate the challenge of uncertain object positions within each bin of the shelf. The system is engineered to autonomously adapt its approach, employing strategies that enable it to efficiently locate and retrieve the desired items, even in the absence of pre-established knowledge about their placements.

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