Resolution Complete In-Place Object Retrieval given Known Object Models

要約

この作業は、ターゲットを遮る複数の積み重ねられたオブジェクトの中から、限られたワークスペースでターゲット オブジェクトを取得するためのロボット タスク プランニング フレームワークを提案します。
ロボットは、つかみやすいピッキングとワークスペース内の配置アクションを使用できます。
このメソッドは、シーン内の可視オブジェクトの 3D モデルへのアクセスを前提としています。
主な貢献は、望ましい特性を達成することです。つまり、(a) 感知された障害物、オブジェクト、および遮られた領域との衝突を回避することによる安全性、および (b) 実装に応じた解決の完全性 (RC) または確率的完全性 (PC) を提供することです。
– これは、アルゴリズム パラメーターの解像度が上がるにつれて、解決策が (存在する場合) 最終的に見つかることを示します。
基本的な RC アルゴリズムのヒューリスティックな変形も、望ましい特性を維持しながらより効率的にタスクを解決するために提案されています。
シミュレーション結果は、ランダムなピッキングおよび配置操作を使用して、オブジェクトの依存関係とそのヒューリスティック バリアントについて推論する基本的な RC アルゴリズムと比較します。
同じ時間が与えられた場合、RC アプローチの成功率は高くなります。
ヒューリスティックなバリアントは、基本的なアプローチよりもさらに効率的に問題を解決できます。
RC アルゴリズムと知覚 (物体の移動中に RGB-D センサーが物体を検出する) の統合により、乱雑な棚から対象物体を安全に取り出す実際のロボットのデモンストレーションが可能になります。

要約(オリジナル)

This work proposes a robot task planning framework for retrieving a target object in a confined workspace among multiple stacked objects that obstruct the target. The robot can use prehensile picking and in-workspace placing actions. The method assumes access to 3D models for the visible objects in the scene. The key contribution is in achieving desirable properties, i.e., to provide (a) safety, by avoiding collisions with sensed obstacles, objects, and occluded regions, and (b) resolution completeness (RC) – or probabilistic completeness (PC) depending on implementation – which indicates a solution will be eventually found (if it exists) as the resolution of algorithmic parameters increases. A heuristic variant of the basic RC algorithm is also proposed to solve the task more efficiently while retaining the desirable properties. Simulation results compare using random picking and placing operations against the basic RC algorithm that reasons about object dependency as well as its heuristic variant. The success rate is higher for the RC approaches given the same amount of time. The heuristic variant is able to solve the problem even more efficiently than the basic approach. The integration of the RC algorithm with perception, where an RGB-D sensor detects the objects as they are being moved, enables real robot demonstrations of safely retrieving target objects from a cluttered shelf.

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