Abstract-Människor använder en anmärkningsvärd uppsättning strategier för att manipulera objekt i skräp. Vi plockar upp, trycker, glider och sveper med händerna och armarna för att omorganisera röran kring vår primära uppgift. Men våra robotar behandlar världen som Tower of Hanoi - rör sig med pick-and-place åtgärder och rädd för att interagera med det med allt annat än rigida grepp. Detta ger upphov till ineffektiva planer och är ofta inte tillämpligt på tunga, stora eller på annat sätt oanvändbara föremål. Vi introducerar en ram för planering i skräp som använder ett bibliotek av handlingar inspirerade av mänskliga strategier. Handlingsbiblioteket härleds analytiskt från tryckmekaniken och är bevisligen konservativt. Ramverket minskar problemet till en av combinatorial sökning, och visar planeringstider i ordning av sekunder. Med den extra funktionalitet, vår planerare lyckas där traditionella grepp planerare misslyckas, och arbetar under hög osäkerhet genom att utnyttja tratteffekten av push. Vi demonstrerar våra resultat med experiment i simulering och på HERB, en robotplattform som utvecklats vid Personal Robotics Lab vid Carnegie Mellon University.
Exempelvis har kombinerade push- och greppåtgärder visat sig lyckas där traditionella greppplanerare misslyckas, och de fungerar bra under osäkerhet genom att använda tratteffekten av att driva REF.
A framework for push-grasping in clutter
{'venue': 'in Robotics: Science and Systems VII', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}