要約
人間の手の複雑な運動学により、複数の物体の同時把握と操作が可能になります。これは、物体の移動や手の中での操作などのタスクに不可欠です。
その重要性にもかかわらず、ロボットによる複数の物体の把握はまだ研究されておらず、運動学、力学、および物体の構成において課題を抱えています。
この論文では、複数の指を器用に使って卓上上の複数の物体を掴むための 2 段階の方法である MultiGrasp を紹介します。
これには、(i) 事前把握提案の作成、および (ii) 把握の実行と物体の持ち上げが含まれます。
実験結果は主に二重物体の把握に焦点を当てており、44.13% の成功率を報告しており、目に見えない物体の構成や不正確な把握への適応性を示しています。
このフレームワークは、推論速度は遅くなりますが、3 つ以上のオブジェクトを把握する機能も示しています。
要約(オリジナル)
The human hand’s complex kinematics allow for simultaneous grasping and manipulation of multiple objects, essential for tasks like object transfer and in-hand manipulation. Despite its importance, robotic multi-object grasping remains underexplored and presents challenges in kinematics, dynamics, and object configurations. This paper introduces MultiGrasp, a two-stage method for multi-object grasping on a tabletop with a multi-finger dexterous hand. It involves (i) generating pre-grasp proposals and (ii) executing the grasp and lifting the objects. Experimental results primarily focus on dual-object grasping and report a 44.13% success rate, showcasing adaptability to unseen object configurations and imprecise grasps. The framework also demonstrates the capability to grasp more than two objects, albeit at a reduced inference speed.
arxiv情報
| 著者 | Yuyang Li,Bo Liu,Yiran Geng,Puhao Li,Yaodong Yang,Yixin Zhu,Tengyu Liu,Siyuan Huang |
| 発行日 | 2023-10-24 08:01:12+00:00 |
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