Abstract-This paper presents a probing-based method for probabilistic localization in automatiserad robotic montering. Vi anser att peg-in-hål problem där en nål-liknande peg har en enda kontaktpunkt med objektet som innehåller hålet, och där den initiala osäkerheten i relativ pose (3D-läge och 3D-vinkel) mellan peg och objektet är mycket större än den erforderliga noggrannheten (montering clearance). Vi löser detta 6 graders frihet (6-DOF) lokaliseringsproblem med hjälp av ett RaoBlackwellized partikelfilter, där sannolikhetsfördelningen över peggens pose är factorized till två komponenter: Distributionen över position (3-DOF) representeras av partiklar, medan fördelningen över vinkel (3-DOF) ungefärlig som en Gaussian fördelning för varje partikel, uppdateras med hjälp av en utökad Kalman filter. Denna faktorisering minskar antalet partiklar som krävs för lokalisering av storleksordningar, vilket möjliggör realtid online 6-DOF pose uppskattning. Varje mätning är helt enkelt den kontaktposition som erhålls genom att slumpmässigt placera om pinnen och röra sig mot objektet tills det finns kontakt. För att beräkna sannolikheten för varje mätning använder vi som karta en meshmodell av objektet som baseras på CAD-modellen men som också explicit modellerar osäkerheten i kartan. Nätosäkerhetsmodellen gör vårt system robust i fall där den faktiska mätningen skiljer sig från den förväntade. Vi demonstrerar fördelarna med vår strategi jämfört med tidigare metoder med hjälp av simuleringar samt fysiska experiment med en robotarm och en metallpinne och objekt.
I REF använde vi Rao-Blackwellized partikelfiltrering (RBPF) för 6-DOF registreringsproblem.
Rao-Blackwellized particle filtering for probing-based 6-DOF localization in robotic assembly
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}