論文の概要: Autonomous Marker-less Rapid Aerial Grasping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13093v3
• Date: Tue, 5 Mar 2024 19:41:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 18:45:35.215205
• Title: Autonomous Marker-less Rapid Aerial Grasping
• Title（参考訳）: 自律マーカーレス迅速空中把持
• Authors: Erik Bauer, Barnabas Gavin Cangan, Robert K. Katzschmann
• Abstract要約: 本稿では,自律的高速空中把握のための視覚ベースシステムを提案する。 検出対象の高密度点雲を生成し,幾何に基づく把握計画を行う。 飛行プラットフォームを用いた幾何学的把握技術の最初の利用例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.892028494793913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a future with autonomous robots, visual and spatial perception is of utmost importance for robotic systems. Particularly for aerial robotics, there are many applications where utilizing visual perception is necessary for any real-world scenarios. Robotic aerial grasping using drones promises fast pick-and-place solutions with a large increase in mobility over other robotic solutions. Utilizing Mask R-CNN scene segmentation (detectron2), we propose a vision-based system for autonomous rapid aerial grasping which does not rely on markers for object localization and does not require the appearance of the object to be previously known. Combining segmented images with spatial information from a depth camera, we generate a dense point cloud of the detected objects and perform geometry-based grasp planning to determine grasping points on the objects. In real-world experiments on a dynamically grasping aerial platform, we show that our system can replicate the performance of a motion capture system for object localization up to 94.5 % of the baseline grasping success rate. With our results, we show the first use of geometry-based grasping techniques with a flying platform and aim to increase the autonomy of existing aerial manipulation platforms, bringing them further towards real-world applications in warehouses and similar environments.
• Abstract（参考訳）: ロボットの未来において、視覚と空間の知覚はロボットシステムにとって最も重要である。 特に航空ロボットには、現実世界のシナリオに視覚知覚を利用する多くの応用がある。 ドローンによる空中の把握は、他のロボティクスソリューションよりも大きなモビリティを持つ高速なピック・アンド・プレイス・ソリューションを約束する。 本研究では,Mask R-CNNシーンセグメンテーション(detectron2)を用いて,物体位置のマーカーに頼らず,既知の物体の外観を必要としない自律的高速空中把握システムを提案する。 分割画像と深度カメラからの空間情報とを組み合わせることで,検出対象の濃密点雲を生成し,形状に基づく把握計画を行い,対象物の把握点を決定する。 本システムでは,実世界における動的把持空中プラットフォーム実験において,ベースライン把持成功率の94.5%までの物体位置推定のためのモーションキャプチャシステムの性能を再現できることを示した。 本研究は,空飛ぶプラットフォームを用いた幾何学的把持技術の最初の使用例を示し,既存の航空操作プラットフォームの自律性向上を目標とし,倉庫等における実世界の応用に向けた。

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