När robotar arbetar i ostrukturerade miljöer som lager, hem och handelscentra, krävs det ofta att de interaktivt söker efter och hämtar specifika föremål från belamrade soptunnor, hyllor eller bord. Mekanisk sökning beskriver den klass av uppgifter där målet är att lokalisera och extrahera ett känt målobjekt. I detta papper formaliserar vi Mekanisk Söka och studera en version där distraktor objekt staplas över målobjektet i en bin. Roboten använder en RGBD perception system och styr policies för att iterativt välja, parameterisera, och utföra en av 3 åtgärder -push, sug, grepp -tills målobjektet extraheras, eller antingen en tidsgräns överskrids, eller ingen hög förtroende push eller grepp finns tillgänglig. Vi presenterar en studie av 5 algoritmiska policyer för mekanisk sökning, med 15 000 simulerade försök och 300 fysiska försök för högar från 10 till 20 objekt. Resultat tyder på att framgång kan uppnås i denna långhorisontella uppgift med algoritmiska policyer i över 95% av fallen och att antalet åtgärder som krävs skalar ungefär linjärt med storleken på högen. Kod och kompletterande material finns på http://ai.stanford.edu/mech-search. * Författare har bidragit lika mycket och namnen är i alfabetisk ordning.
Danielczuk och Kurenkov REF föreslog ett system för perception och beslut för att extrahera ett känt målobjekt från en hög med objekt.
Mechanical Search: Multi-Step Retrieval of a Target Object Occluded by Clutter
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}