一种新的算法显着加速了机器人所需的规划过程,通过将该物体推向静止表面来调节其掌握在对象上。虽然传统算法需要数十分钟计划进行一系列动作,但新方法将该预扫描过程刮到不到一秒钟。这种更快的计划过程将使机器人能够实现机器人,特别是在工业环境中,以快速弄清楚如何在其环境中推出,幻灯片,或以其他方式在其掌握中重新定位对象。这种灵活的操作对于涉及挑选和排序的任何任务,甚至错综复杂的工具使用是有用的。

Existing algorithms typically take hours to preplan a sequence of motions for a robotic gripper, mainly because for every motion that it considers, the algorithm must first calculate whether that motion would satisfy a number of physical laws such as Newton’s laws of motion and Coulomb’s law describing frictional forces between objects. A compact way to solve the physics of these manipulations in advance of deciding how the robot’s hand should move involves using “motion cones” that are essentially visual, cone-shaped maps of friction.

锥体的内部描绘了可以应用于特定位置的对象的所有推动运动,同时满足物理学的基本规律并使机器人能够保持对象。锥体外的空间代表了某种方式的所有推动,导致一个物体从机器人的掌握中滑出。该算法在机器人夹具中计算出用于不同可能的配置的运动锥,它是保持的对象,以及其推动的环境,以便选择和序列不同的可行性推动重新定位对象。

研究人员在一个三向交互的物理设置上测试了新算法,在这个物理设置中,一个简单的机器人抓手拿着一个t型块,推着一根竖条。他们使用了多种启动配置,机器人在一个特定的位置抓住木块,并从一个特定的角度推动木块。对于每一个初始配置,算法立即生成机器人可能施加的所有可能力的地图,以及产生的块的位置。算法的预测可靠匹配的物理结果在实验室里,计划序列的运动,如调整块对酒吧之前设置了一个表在一个直立的位置——在不到一秒钟的时间,与传统的算法相比计划花费超过500秒。

有关更多信息,请联系Abby Abazorius AT此电子邮件地址受到垃圾邮件程序的保护。您需要启用Javascript来查看它。;617-253-2709。


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本文首次发表于2021年7月号yabovip16.com杂志。

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