通过外部支持学习重新定向物体
摘要：使用支撑物重新定向物体是一项实际且具有挑战性的操作任务。由于物体的复杂几何形状和机器人受限的可行运动，需要多个操作步骤来重新定向物体。在这项工作中，我们提出了一个从点云预测各种物体放置位置的流程。该流程包括三个阶段：姿态生成阶段，然后是姿态精化阶段，最后是放置分类阶段。我们还提出了一种基于点云构建操作图的算法。我们确定了机器人用于转移物体放置的可行操作序列。仿真和真实世界实验表明我们的方法是有效的。仿真结果强调了我们的流程在随机起始姿态下泛化到新物体的能力。与先进基准方法相比，我们预测的放置位置的准确性提升了20\%。此外，机器人通过我们的算法构建的操作图找到了可行的顺序步骤来完成物体重新定向操作。
作者：Peng Xu, Hu Cheng, Jiankun Wang, Max Q.-H. Meng
论文ID：2205.06970
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-30