LucidGrasp: Robotic Framework for Autonomous Manipulation of Laboratory Equipment with Different Degrees of Transparency via 6D Pose Estimation

要約

現代のロボット システムの多くは自律的に動作しますが、環境を正確に分析して外部条件の変化に適応する能力が欠けていることが多く、遠隔操作システムには特殊なオペレータ スキルが必要な場合が多くあります。
研究室自動化の分野では、自動化されたプロセスの数が増加していますが、そのようなシステムは通常、特定のタスクを実行するために開発されています。
さらに、この分野で使用されるオブジェクトの多くは透明であるため、視覚的なチャネルを使用してそれらを分析することが困難になります。
この研究の貢献には、複雑なポーズの組み合わせで透明度の異なる液体で満たされたオブジェクトを操作するための自律モードを備えたロボット フレームワークの開発が含まれます。
実施された実験では、自律操作のための物体の姿勢を正確に推定する設計された視覚認識システムの堅牢性が実証され、液体の分注などの器用な操作におけるアルゴリズムのパフォーマンスが確認されました。
提案されたロボットフレームワークは、高い精度と再現性が要求される、さまざまな透明度や液体レベルのオブジェクトのポーズの分析を伴う、自明ではない操作タスクを実行する問題を解決できるため、研究室の自動化に適用できます。

要約(オリジナル)

Many modern robotic systems operate autonomously, however they often lack the ability to accurately analyze the environment and adapt to changing external conditions, while teleoperation systems often require special operator skills. In the field of laboratory automation, the number of automated processes is growing, however such systems are usually developed to perform specific tasks. In addition, many of the objects used in this field are transparent, making it difficult to analyze them using visual channels. The contributions of this work include the development of a robotic framework with autonomous mode for manipulating liquid-filled objects with different degrees of transparency in complex pose combinations. The conducted experiments demonstrated the robustness of the designed visual perception system to accurately estimate object poses for autonomous manipulation, and confirmed the performance of the algorithms in dexterous operations such as liquid dispensing. The proposed robotic framework can be applied for laboratory automation, since it allows solving the problem of performing non-trivial manipulation tasks with the analysis of object poses of varying degrees of transparency and liquid levels, requiring high accuracy and repeatability.

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