Vi presenterar en övergripande strategi för att hantera ovisshet om uppfattning för att minska felfrekvensen vid robotisk bin-picking. Vi fokuserar på mix-bins. Vi identifierar de viktigaste fellägen i olika skeden av binpicking uppgift och presentera metoder för att återhämta sig från dem. Om osäkerheten i deldetekteringen leder till missuppfattningar, så åberopas mänskligt ingripande. Vårt tillvägagångssätt uppskattar förtroendet för den del som tillhandahålls av ett automatiserat perceptionssystem, som används för att upptäcka perceptionsfel. Mänskligt ingripande åberopas också om osäkerheten på den beräknade delplatsen och orienteringen leder till ett singulationsplaneringsfel. Vi har utvecklat ett användargränssnitt som vid behov möjliggör mänskliga fjärrinterventioner. Slutligen, om osäkerhet i delvis hållning i greppet leder till fel i placera delen med önskad noggrannhet, sensor-mindre finpositionsrörelser används för att korrigera de slutliga placeringsfelen. Vi har utvecklat en finpositions planerare med en svit av fin-motion strategier som erbjuder olika kompromisser mellan slutförandetid och postural noggrannhet på destinationen. Vi rapporterar våra observationer från systemkarakteriseringsförsök med en dubbelbeväpnad Baxter robot, utrustad med en Ensenso tredimensionell kamera, för att utföra bin-picking på blandade-bins.
Krishnanend m.fl. REF presenterar en interaktiv uppfattningsbaserad metod som tar itu med ovisshet om uppfattning för att minska felfrekvensen i en robotisk bin-picking-uppgift.
Addressing perception uncertainty induced failure modes in robotic bin-picking
{'venue': None, 'journal': 'Robotics and Computer-integrated Manufacturing', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}