Robotic Fabric Flattening with Wrinkle Direction Detection

要約

Deformable Object Manipulation (DOM) は、布の自動処理、ケーブル ルーティング、外科手術などの実用的なタスクに貢献するため、重要な研究分野です。知覚は、複雑なダイナミクスと高度な操作により、DOM の主要な課題の 1 つと考えられています。
変形可能なオブジェクトの自由度。
この論文では、布から有用な特徴を抽出するためのガボールフィルターに基づく新しい画像処理アルゴリズムを開発し、これに基づいて、布の平坦化タスクの戦略を考案します。
フレームワーク全体を実験的に評価し、3 人の人間のオペレーターと比較します。
結果は、シミュレーションと実際のロボット実験で、アルゴリズムが布のしわの方向を正確に決定できることを示しています。
さらに、アルゴリズムによって与えられたしわ除去戦略を使用して平坦化タスクを実行するロボットは、他のベースライン方法と比較して満足のいくパフォーマンスを達成します。
実験動画は https://sites.google.com/view/robotic-fabric-flattening/home でご覧いただけます

要約(オリジナル)

Deformable Object Manipulation (DOM) is an important field of research as it contributes to practical tasks such as automatic cloth handling, cable routing, surgical operation, etc. Perception is considered one of the major challenges in DOM due to the complex dynamics and high degree of freedom of deformable objects. In this paper, we develop a novel image-processing algorithm based on Gabor filters to extract useful features from cloth, and based on this, devise a strategy for cloth flattening tasks. We evaluate the overall framework experimentally, and compare it with three human operators. The results show that our algorithm can determine the direction of wrinkles on the cloth accurately in the simulation as well as the real robot experiments. Besides, the robot executing the flattening tasks using the dewrinkling strategy given by our algorithm achieves satisfying performance compared to other baseline methods. The experiment video is available on https://sites.google.com/view/robotic-fabric-flattening/home

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