論文の概要: Gripper-Aware Automatic Dense Packing of Irregular Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22062v1
• Date: Fri, 18 Sep 2026 17:53:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:17.230385
• Title: Gripper-Aware Automatic Dense Packing of Irregular Objects
• Title（参考訳）: グリッパー対応不規則物体の自動集束
• Abstract要約: 本稿では,認識,グリップ認識による配置最適化,実マニピュレータ上での強制誘導実行を統合したクローズドループパイプラインを提案する。 本システムは,平面・湾曲・凹凸の3Dプリントを施したフランカ・エミカ・パンダのロボットで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.373036737811207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic dense packing is widely desired in warehouse operations but remains a fundamental challenge in robotic manipulation. Existing work on irregular-object packing largely targets simulation with idealized contact, treating the object as an isolated rigid body. The gripper often enters as a discrete, post-hoc feasibility check, if considered at all, and the perception and contact drift accumulated during execution are not addressed. We present a closed-loop pipeline that integrates perception, gripper-aware placement optimization, and force-guided execution on a real manipulator. The optimizer represents the object together with the gripper as a single composite body of hierarchical sphere trees. It searches over five degrees of freedom on a GPU within a CMA-ES framework, with the vertical coordinate grounded analytically against the current heightmap. During execution, a force-monitored vertical descent stops on first contact. A post-release consolidation push then closes the residual lateral clearance that gripper-aware planning leaves behind. The container is re-perceived between placements so that drift does not accumulate. We validate the system on a Franka Emika Panda robot packing a 3D-printed set of flat, curved, and concave objects, and a YCB object subset. An ablation study isolates the contribution of gripper-aware optimization, the consolidation push, and mesh-derived geometry to end-to-end success, achieved density, and computational cost. We further benchmark against the heightmap-minimization method as a baseline representative of prior irregular-object packing work.
• Abstract（参考訳）: 自動密包装は倉庫での作業で広く望まれているが、ロボット操作の基本的な課題である。 不規則物体の充填に関する既存の研究は主に理想的な接触を伴うシミュレーションを目標とし、物体を孤立した剛体として扱う。 グリッパーは、もし考慮すれば、離散的でポストホックなフィージビリティチェックとして入力され、実行中に蓄積される知覚と接触のドリフトは対処されない。 本稿では,認識,グリップ認識による配置最適化,実マニピュレータ上での強制誘導実行を統合したクローズドループパイプラインを提案する。 オプティマイザは、グリップとともにオブジェクトを階層的な球状木の単一の複合体として表現する。 CMA-ESフレームワーク内のGPU上の5自由度を検索し、垂直座標を現在のハイトマップに対して解析的にグラウンドする。 実行中、第1接触時に、強制監視された垂直降下が停止する。 その後、リリース後の統合プッシュは、グリッパーが認識するプランニングの残余の側方クリアランスを閉じる。 容器は、ドリフトが蓄積しないように配置間で再知覚される。 本システムは,平面,曲面,凹凸の3DプリントセットとYCBオブジェクトサブセットを梱包したFranka Emika Pandaロボットを用いて検証する。 アブレーション研究では、グリッパー認識最適化、強化プッシュ、メッシュ由来の幾何学がエンドツーエンドの成功、達成された密度、計算コストの寄与を分離している。 さらに,従来の不規則なオブジェクトパッキング作業のベースラインとして,ハイトマップ最小化法に対するベンチマークを行った。

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