論文の概要: Efficient and Feasible Robotic Assembly Sequence Planning via Graph Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10135v4
• Date: Thu, 27 Jul 2023 15:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 20:12:03.442492
• Title: Efficient and Feasible Robotic Assembly Sequence Planning via Graph Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフ表現学習による効率的かつ実現可能なロボット組立シーケンス計画
• Authors: Matan Atad, Jianxiang Feng, Ismael Rodr\'iguez, Maximilian Durner, Rudolph Triebel
• Abstract要約: 本稿では,製品集合体に対するアセンブリグラフと呼ばれるグラフ表現を含む総合的なグラフィカルアプローチを提案する。 GRACEでは、グラフ入力から意味のある情報を抽出し、ステップバイステップでアセンブリシーケンスを予測する。 実験では,アルミニウムプロファイルの積変種にまたがって,本手法が実現可能なアセンブリシーケンスを予測可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.447462847331312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic Robotic Assembly Sequence Planning (RASP) can significantly improve productivity and resilience in modern manufacturing along with the growing need for greater product customization. One of the main challenges in realizing such automation resides in efficiently finding solutions from a growing number of potential sequences for increasingly complex assemblies. Besides, costly feasibility checks are always required for the robotic system. To address this, we propose a holistic graphical approach including a graph representation called Assembly Graph for product assemblies and a policy architecture, Graph Assembly Processing Network, dubbed GRACE for assembly sequence generation. With GRACE, we are able to extract meaningful information from the graph input and predict assembly sequences in a step-by-step manner. In experiments, we show that our approach can predict feasible assembly sequences across product variants of aluminum profiles based on data collected in simulation of a dual-armed robotic system. We further demonstrate that our method is capable of detecting infeasible assemblies, substantially alleviating the undesirable impacts from false predictions, and hence facilitating real-world deployment soon. Code and training data are available at https://github.com/DLR-RM/GRACE.
• Abstract（参考訳）: 自動ロボット組立シーケンス計画(RASP)は、製品カスタマイズの必要性が高まるとともに、現代製造業における生産性とレジリエンスを大幅に向上させることができる。 このような自動化を実現する上での最大の課題のひとつは、ますます複雑なアセンブリの潜在的なシーケンスの数が増えることによるソリューションの効率的な発見にある。 さらに、ロボットシステムにはコストのかかる実現性チェックが常に必要です。 そこで本研究では,製品アセンブリのためのグラフ表現であるアセンブリグラフと,アセンブリシーケンス生成のためのGRACEと呼ばれるポリシアーキテクチャであるGraph Assembly Processing Networkを提案する。 graceを使えば、グラフ入力から意味のある情報を抽出し、ステップバイステップでアセンブリシーケンスを予測できます。 実験では、両腕ロボットシステムのシミュレーションで収集したデータに基づいて、アルミニウムプロファイルの製品変種間で実現可能な組立シーケンスを予測できることを示す。 さらに,本手法は, 偽予測による望ましくない影響を著しく軽減し, 現実の展開を容易にすることができることを示す。 コードとトレーニングデータはhttps://github.com/DLR-RM/GRACEで公開されている。

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