IORA：受限驱动条件下的不规则物体固定
论文提出支撑感知抓取合成框架 IORA，面向低自由度耦合手在不规则物体上的固定任务。方法将手与物体局部表面区域建模为图并搜索运动学可行匹配，再细化腕部位姿与电机状态，经物理仿真推演验证抓取；可选的任务引导局部搜索在验证位姿附近调整腕部与电机状态并按任务条件选优。多物体实验显示生成多种抓取构型，抓取成功率高且抗扰动强，真实实验在烹饪场景中实现物体固定。
发布于 10-23 23:01来源：arXiv cs.RO
转载 · 官方发布原文：arXiv cs.RO ·《IORA: Irregular Object Immobilization under Restricted Actuation》查看原链
摘要：在任务特定扰动下实现稳定抓取对机器人操作很重要。 然而，大多数灵巧抓取合成方法都是针对自由空间中高驱动自由度的手设计的，低自由度手可能无法实现这些抓取所需的接触拓扑。 同时，支撑面可以提供有用的接触力，但通常只被当作几何约束处理。 我们提出一个支撑感知的抓取合成框架，用于低自由度耦合手对物体的固定。
给定不规则物体几何，我们的方法将手和物体局部表面区域都表示为图，并在它们之间搜索运动学可行的匹配。 然后我们细化腕部位姿和电机状态以获得几何接触可行性，并通过物理仿真推演验证细化后的抓取。 从验证过的抓取位姿出发，一个可选的任务引导局部搜索通过改变腕部位姿和电机状态来探索附近的抓取构型，并根据指定的任务条件选择一个。
在不同物体上的实验表明，我们的方法生成多种抓取构型，实现高抓取成功率和强抗扰动能力。 真实世界实验进一步展示了物理上可执行的抓取，使烹饪场景中的物体固定成为可能。