論文の概要: Assembly Planning from Observations under Physical Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09616v1
- Date: Wed, 20 Apr 2022 16:51:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-21 13:24:14.581316
- Title: Assembly Planning from Observations under Physical Constraints
- Title(参考訳): 物理制約下における観測からの会議計画
- Authors: Thomas Chabal, Robin Strudel, Etienne Arlaud, Jean Ponce, Cordelia
Schmid
- Abstract要約: 提案アルゴリズムは, 物理安定性制約, 凸最適化, モンテカルロ木探索の簡単な組み合わせを用いて, 集合を計画する。
それは効率的で、最も重要なことは、オブジェクト検出のエラーに対して堅牢であり、実際のロボットシステムでは避けられないポーズ推定である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 65.83676649042623
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper addresses the problem of copying an unknown assembly of primitives
with known shape and appearance using information extracted from a single
photograph by an off-the-shelf procedure for object detection and pose
estimation. The proposed algorithm uses a simple combination of physical
stability constraints, convex optimization and Monte Carlo tree search to plan
assemblies as sequences of pick-and-place operations represented by STRIPS
operators. It is efficient and, most importantly, robust to the errors in
object detection and pose estimation unavoidable in any real robotic system.
The proposed approach is demonstrated with thorough experiments on a UR5
manipulator.
- Abstract(参考訳): 本稿では,オブジェクト検出とポーズ推定のためのオフ・ザ・シェルフ手法を用いて,単一の写真から抽出した情報を用いて,未知のプリミティブの集合体を既知の形状と外観でコピーする問題に対処する。
提案アルゴリズムは,物理安定性制約,凸最適化,モンテカルロ木探索の簡単な組み合わせを用いて,STRIPS演算子で表されるピック・アンド・プレース演算の列としてアセンブリを計画する。
それは効率的で、最も重要なのは、実際のロボットシステムでは避けられないオブジェクト検出とポーズ推定のエラーに対して頑健であることだ。
提案手法はUR5マニピュレータの徹底的な実験により実証された。
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