Push-MOG: Efficient Pushing to Consolidate Polygonal Objects for Multi-Object Grasping

要約

最近、家庭や倉庫で、平面から物体を集めてコンテナに入れることで整理整頓を行うロボットの使用が急速に増えています。
現在の技術では物体を個別に把握していますが、複数物体把握 (MOG) では、1 回の移動 (OpT) ごとに把握する物体の平均数を増やすことで効率を向上させることができます。
ただし、複数の物体を把握するには、物体を位置合わせして近接させる必要があります。
この研究では、平行ジョー グリッパーを使用して「フォークを押す」アクションを計算し、把握可能なオブジェクト クラスターを作成するアルゴリズムである Push-MOG を提案します。
物理的な整理整頓の実験では、Push-MOG により複数のオブジェクトの把握が可能になり、平均 OpT が 34% 向上することがわかりました。
コードとビデオは https://sites.google.com/berkeley.edu/push-mog で入手できます。

要約(オリジナル)

Recently, robots have seen rapidly increasing use in homes and warehouses to declutter by collecting objects from a planar surface and placing them into a container. While current techniques grasp objects individually, Multi-Object Grasping (MOG) can improve efficiency by increasing the average number of objects grasped per trip (OpT). However, grasping multiple objects requires the objects to be aligned and in close proximity. In this work, we propose Push-MOG, an algorithm that computes ‘fork pushing’ actions using a parallel-jaw gripper to create graspable object clusters. In physical decluttering experiments, we find that Push-MOG enables multi-object grasps, increasing the average OpT by 34%. Code and videos will be available at https://sites.google.com/berkeley.edu/push-mog.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google