Robotic Fabric Flattening with Wrinkle Direction Detection

要約

Deformable Object Manipulation (DOM) は、布の自動処理、ケーブルの配線、外科手術などの実際的なタスクに貢献するため、重要な研究分野です。複雑なダイナミクスと高度な操作により、知覚は 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、布地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、これに基づいて布地の平坦化タスクの戦略を考案します。
また、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、私たちのアルゴリズムがシミュレーションでも実際のロボット実験でも布地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、当社のしわ取り戦略は、ベースラインの方法と比べて優れています。
実験ビデオは 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 also 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 simulation as well as in real robot experiments. Furthermore, our dewrinkling strategy compares favorably to baseline methods. The experiment video is available on https://sites.google.com/view/robotic-fabric-flattening/home

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