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

要約

最新のロボットシステムの多くは自律的に動作するが、環境を正確に分析し、変化する外部条件に適応する能力に欠けることが多く、一方、遠隔操作システムには特別なオペレーターのスキルが必要とされることが多い。ラボラトリーオートメーションの分野では、自動化されたプロセスの数が増加しているが、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る。さらに、この分野で使用される対象物の多くは透明であるため、視覚チャンネルを使用して分析することが困難である。本研究では、透明度の異なる液体充填物体を複雑な姿勢の組み合わせで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を開発した。実験では、自律操作のために物体の姿勢を正確に推定するために設計された視覚認識システムの頑健性が実証され、液体吐出のような器用な操作におけるアルゴリズムの性能が確認された。提案したロボットフレームワークは、高精度と再現性を必要とする、透明度や液面の異なる物体のポーズを分析することで、非自明な操作タスクを実行するという問題を解決することができるため、実験室の自動化に適用することができる。

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL