論文の概要: Interactive Movement Primitives: Planning to Push Occluding Pieces for Fruit Picking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12916v2
• Date: Fri, 25 Sep 2020 11:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 05:48:51.625616
• Title: Interactive Movement Primitives: Planning to Push Occluding Pieces for Fruit Picking
• Title（参考訳）: インタラクティブムーブメントプリミティブ:果実摘みのためのオクルディングピースをプッシュする計画
• Authors: Sariah Mghames, Marc Hanheide and Amir Ghalamzan E
• Abstract要約: そこで本研究では,果実を熟すための経路計画アルゴリズムを提案する。 提案手法であるInteractive Probabilistic Movement Primitives (I-ProMP) は計算コストが高くない。 実験結果から,I-ProMPはイチゴの表皮を圧搾し,熟した状態に達することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8480262599041413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Robotic technology is increasingly considered the major mean for fruit picking. However, picking fruits in a dense cluster imposes a challenging research question in terms of motion/path planning as conventional planning approaches may not find collision-free movements for the robot to reach-and-pick a ripe fruit within a dense cluster. In such cases, the robot needs to safely push unripe fruits to reach a ripe one. Nonetheless, existing approaches to planning pushing movements in cluttered environments either are computationally expensive or only deal with 2-D cases and are not suitable for fruit picking, where it needs to compute 3-D pushing movements in a short time. In this work, we present a path planning algorithm for pushing occluding fruits to reach-and-pick a ripe one. Our proposed approach, called Interactive Probabilistic Movement Primitives (I-ProMP), is not computationally expensive (its computation time is in the order of 100 milliseconds) and is readily used for 3-D problems. We demonstrate the efficiency of our approach with pushing unripe strawberries in a simulated polytunnel. Our experimental results confirm I-ProMP successfully pushes table top grown strawberries and reaches a ripe one.
• Abstract（参考訳）: ロボット技術は、果物を摘むための主要な手段と考えられている。 しかし、密集クラスタ内で果実を摘むことは、従来の計画手法では、密集クラスタ内で熟した果実に到達する衝突のない動きが見つからないため、動き/経路計画の観点から難しい研究課題を課している。 このような場合、ロボットは熟していない果物を安全に押して熟す必要がある。 それにもかかわらず、雑然とした環境での推進運動を計画するための既存のアプローチは計算コストが高いか、2次元のケースのみに対応しており、短期間で3次元のプッシュ動作を計算する必要があるフルーツピッキングには適していない。 そこで本研究では,果実を熟した果実に手を伸ばして収穫する経路計画法を提案する。 提案手法は対話的確率的運動プリミティブ(i-promp)と呼ばれ,計算コストは高くない(計算時間は100ミリ秒のオーダーである)。 我々は,イチゴをシミュレートしたポリトンネルで押すことで,このアプローチの効率を実証する。 実験結果から,I-ProMPはイチゴの表皮を圧搾し,熟成させた。

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