Practical Insights on Grasp Strategies for Mobile Manipulation in the Wild

要約

モバイル操作ロボットは継続的に進歩しており、その把握能力は急速に進行しています。
ただし、構造化されていない環境でアイテムを確実に把握する能力など、最先端のモバイルマニピュレーターが広範囲にわたる現実世界の展開を妨げる重要なギャップがまだあります。
このギャップを埋めるために、信頼できる一般化可能な把握戦略の境界を押し上げるように設計されたモバイル操作ロボットプラットフォームであるShopperを開発しました。
これらの把握戦略を開発し、現実世界の食料品店に展開します。これは、操作可能なアイテム、備品、レイアウトの膨大な多様性のために選択された非常に挑戦的な設定です。
この作業では、本物の食料品店でアイテムを選ぶための一般的な把握戦略を設計するための詳細なアプローチを提示します。
さらに、最新の現実世界のフィールドテストの詳細な分析を提供し、何百もの異なるピックの試みにおける基本的な障害モードに関連する重要な調査結果について説明します。
詳細な分析を通じて、貴重な実用的な洞察を提供し、重要な把握の課題を特定することを目指しています。これは、ロボティクスコミュニティを現場のオープンな問題を押し付けることを導くことができます。

要約(オリジナル)

Mobile manipulation robots are continuously advancing, with their grasping capabilities rapidly progressing. However, there are still significant gaps preventing state-of-the-art mobile manipulators from widespread real-world deployments, including their ability to reliably grasp items in unstructured environments. To help bridge this gap, we developed SHOPPER, a mobile manipulation robot platform designed to push the boundaries of reliable and generalizable grasp strategies. We develop these grasp strategies and deploy them in a real-world grocery store — an exceptionally challenging setting chosen for its vast diversity of manipulable items, fixtures, and layouts. In this work, we present our detailed approach to designing general grasp strategies towards picking any item in a real grocery store. Additionally, we provide an in-depth analysis of our latest real-world field test, discussing key findings related to fundamental failure modes over hundreds of distinct pick attempts. Through our detailed analysis, we aim to offer valuable practical insights and identify key grasping challenges, which can guide the robotics community towards pressing open problems in the field.

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