Stable Object Placement Planning From Contact Point Robustness

要約

ロボットマニピュレーターが複雑なシーン内にオブジェクトを安定して配置できるように設計されたプランナーを紹介します。
私たちが提案する方法は、オブジェクト配置に対する従来のアプローチを逆転させます。つまり、プランナーが最初に接触点を選択し、次に選択された点を求める配置ポーズを決定します。
これは、ポーズをサンプリングし、接触点を特定し、ポーズの品質を評価する代わりに行われます。
当社のアルゴリズムは、組み合わせによる計算の複雑さを回避しながら、オブジェクトの形状、凸性、質量密度の均一性に制限を課さず、安定性を考慮したオブジェクト配置計画を容易にします。
私たちが提案する安定性ヒューリスティックにより、プランナーはヒューリスティックを使用しない同じアルゴリズムと比較して約 20 倍、従来のサンプルと評価を使用する最先端の方法と比較して 8 倍速くソリューションを見つけることができます。
アプローチ。
私たちが提案するプランナーは、他の 5 つのベンチマーク アルゴリズムよりも安定した配置を見つけることに成功しています。
第一原理から導き出され、10 回の実際のロボット実験で検証された当社のプランナーは、剛体オブジェクトを使用したオブジェクト配置計画の問題に取り組むための一般的でスケーラブルな方法を提供します。

要約(オリジナル)

We introduce a planner designed to guide robot manipulators in stably placing objects within intricate scenes. Our proposed method reverses the traditional approach to object placement: our planner selects contact points first and then determines a placement pose that solicits the selected points. This is instead of sampling poses, identifying contact points, and evaluating pose quality. Our algorithm facilitates stability-aware object placement planning, imposing no restrictions on object shape, convexity, or mass density homogeneity, while avoiding combinatorial computational complexity. Our proposed stability heuristic enables our planner to find a solution about 20 times faster when compared to the same algorithm not making use of the heuristic and eight times faster than a state-of-the-art method that uses the traditional sample-and-evaluate approach. Our proposed planner is also more successful in finding stable placements than the five other benchmarked algorithms. Derived from first principles and validated in ten real robot experiments, our planner offers a general and scalable method to tackle the problem of object placement planning with rigid objects.

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