Robotic Perception-motion Synergy for Novel Rope Wrapping Tasks

要約

この論文では、平行グリッパーを備えた汎用ロボット マニピュレーターを使用して、ロープと呼ばれる変形可能な線形オブジェクト (DLO) を、ロッドと呼ばれる剛体オブジェクトの周りに自律的に巻き付けるという問題に対処するための、斬新で一般的な方法を紹介します。
私たちの方法は、オブジェクトの物理的および幾何学的特性の事前知識を必要としませんが、ロボットがリアルタイムの RGB-D 知覚を使用してラッピング状態とフィードバック制御を決定し、高品質の結果を達成できるようにします。
そのため、さまざまなロッドやロープのラッピング タスクを処理する一般的な機能をロボット マニピュレータに提供します。
3 つの異なるロープと 2 つのロッドの 6 つの組み合わせでこの方法をテストしました。
結果は、ラッピングの品質が向上し、すべてのテスト ケースで 5 ラップ以内に収束したことを示しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel and general method to address the problem of using a general-purpose robot manipulator with a parallel gripper to wrap a deformable linear object (DLO), called a rope, around a rigid object, called a rod, autonomously. Our method does not require prior knowledge of the physical and geometrical properties of the objects but enables the robot to use real-time RGB-D perception to determine the wrapping state and feedback control to achieve high-quality results. As such, it provides the robot manipulator with the general capabilities to handle wrapping tasks of different rods or ropes. We tested our method on 6 combinations of 3 different ropes and 2 rods. The result shows that the wrapping quality improved and converged within 5 wraps for all test cases.

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