Flexible Handover with Real-Time Robust Dynamic Grasp Trajectory Generation

要約

近年、効率的で堅牢な一般的な人間からロボットへのハンドオーバー システムの開発に多大な努力が払われてきました。
ただし、複雑で連続的な物体の動きの状況における柔軟なハンドオーバーの領域は、比較的未開発のままです。
この研究では、ロボットが柔軟な運動軌道で移動物体を高い成功率で把握できるようにする、効果的かつ堅牢な柔軟なハンドオーバーのためのアプローチを提案します。
私たちのアプローチの主な革新は、リアルタイムで堅牢な把握軌道を生成することです。
また、動的なハンドオーバーシーンへのシステムの適応性を高めるために、将来の把握予測アルゴリズムも設計します。
31 種類の多様な家庭用オブジェクトを含む新しいベンチマークで、ワンモーション ハンドオーバー実験と連続モーション ハンドオーバー実験を実施します。
私たちが開発したシステムは、ユーザーが手に持った物体を比較的広い範囲で移動したり回転させたりすることができます。
このような移動物体を掴むロボットの成功率は、家庭用物体全体のベンチマークを 78.15% 上回りました。

要約(オリジナル)

In recent years, there has been a significant effort dedicated to developing efficient, robust, and general human-to-robot handover systems. However, the area of flexible handover in the context of complex and continuous objects’ motion remains relatively unexplored. In this work, we propose an approach for effective and robust flexible handover, which enables the robot to grasp moving objects with flexible motion trajectories with a high success rate. The key innovation of our approach is the generation of real-time robust grasp trajectories. We also design a future grasp prediction algorithm to enhance the system’s adaptability to dynamic handover scenes. We conduct one-motion handover experiments and motion-continuous handover experiments on our novel benchmark that includes 31 diverse household objects. The system we have developed allows users to move and rotate objects in their hands within a relatively large range. The success rate of the robot grasping such moving objects is 78.15% over the entire household object benchmark.

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