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J-GLOBAL ID：201902282932254399   整理番号：19A1385730

把持のためのオブジェクトに関する不完全知識による把持計画【JST・京大機械翻訳】

Grasp Planning with Incomplete Knowledge About the Object to be Grasped

著者 (2件)： Goncalves Joao (Institute for Systems and Robotics, Instituto Superior Te ́cnico, Lisboa) ,  Lima Pedro (Institute for Systems and Robotics, Instituto Superior Te ́cnico, Lisboa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICARSC  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 国内環境におけるロボットの把握は,今日,家庭シナリオにおける多数の変数と制約が,それを達成するための困難なタスクになるので,集中的な研究の話題となっている。本論文は,これらの状況における把握計画の問題を扱った。第一の問題は,エンドエフェクタに対する把持姿勢の選択であり,そこでは望ましい物体を把握する必要がある。この問題に取り組むために,本研究では,ロボットに未知の物体を持つ点雲における把持姿勢を検出する方法を適用し,与えられたシーンに対するその妥当性の観点から,把持候補を選択するアプローチを行った。把持作業の第2部は,把持姿勢にエンドエフェクタを置く運動計画である。これは,目標アーム構成に対する逆運動学(IK)解と,シーンにおける障害を避けるアームに対する軌道を得ることを含む。これは,実行可能な運動を計算するための追加的な許容法と共に,Moveitフレームワークを使用することによって扱われた。使用した運動プランナとIKソルバーに関する比較研究を行った。著者らは,上記の構成要素を特徴とするパイプラインの実験結果を示した。これは,シナリオに依存して,90%までの成功率で把持を計画し実行することができる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アーム ,  ロボット
準シソーラス用語： 成功率 ,  ソルバ ,  プランナ ,  逆運動学 ,  運動計画 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 把持 ,  オブジェクト ,  知識 ,  計画