软体无人机具备机载感知的激进空中手抓
摘要：鸟类的壮丽表现相反，飞行机器人的空中操作和抓取仍然缺乏多样性和灵活性。传统方法使用刚性机械手需要精确定位，并且在抓取时会受到大的反作用力的限制，这限制了高速下的性能。少数报道的激进空中抓取的例子依赖于运动捕捉系统，或者无法在不同环境和抓取目标上进行推广。我们描述了一种软空中机械手的第一个示例，该机械手配备了一个完全内置的感知系统，能够稳定地定位和抓取视觉和形态各异的物体。所提出的系统具有一种新颖的被动闭合的软阻尼驱动抓取器，能够在抓取时快速闭合，同时补偿位置误差，适应目标物体形态，并减震反作用力。系统包括一个内置的感知系统，将基于神经网络的语义关键点检测器与最先进的鲁棒3D对象姿态估计器相结合，估计结果进一步通过固定滞后平滑器进行优化。得到的姿态估计结果传递给最小抛物线轨迹规划器，由自适应控制器跟踪，完全补偿抓取物体的附加质量。最后，基于有限元的控制器确定最佳的抓取器配置。严格的实验证实了我们的方法实现了动态、激进和多功能的抓取。我们展示了完全基于视觉的室内外环境中各种物体的抓取，并能够在最快2.0m/s的速度下进行抓取-这是文献中报道的最快的基于视觉的抓取。最后，我们迈出了一个重要的步骤，将我们的平台的用途扩展到非静止目标，通过展示运动捕捉的抓取目标高达0.3m/s的速度，并且相对速度高达1.5m/s。
作者：Samuel Ubellacker, Aaron Ray, James Bern, Jared Strader, Luca Carlone
论文ID：2308.06351
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-15