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  1. 02 情報科学
  2. 01 学術雑誌論文

Uncertainty-Aware Manipulation Planning Using Gravity and Environment Geometry

http://hdl.handle.net/10061/0002000131
http://hdl.handle.net/10061/0002000131
40184b43-ee46-4bd2-b46a-813335fda06c
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2024-02-16
タイトル
タイトル Uncertainty-Aware Manipulation Planning Using Gravity and Environment Geometry
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Factory automation
キーワード
主題Scheme Other
主題 manipulation planning
キーワード
主題Scheme Other
主題 planning under uncertainty
キーワード
主題Scheme Other
主題 intelligent and flexible manufacturing
資源タイプ
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
著者 von Drigalski, Felix

× von Drigalski, Felix

en von Drigalski, Felix

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Kasaura, Kazumi

× Kasaura, Kazumi

en Kasaura, Kazumi

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Beltran-Hernandez, Cristian C.

× Beltran-Hernandez, Cristian C.

en Beltran-Hernandez, Cristian C.

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Hamaya, Masashi

× Hamaya, Masashi

en Hamaya, Masashi

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Tanaka, Kazutoshi

× Tanaka, Kazutoshi

en Tanaka, Kazutoshi

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松原, 崇充

× 松原, 崇充

WEKO 181
e-Rad_Researcher 20508056

ja 松原, 崇充

ja-Kana マツバラ, タカミツ

en Matsubara, Takamitsu

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Factory automation robot systems often depend on specially-made jigs that precisely position each part, which increases the system's cost and limits flexibility. We propose a method to determine the 3D pose of an object with high precision and confidence, using only parallel robotic grippers and no parts-specific jigs. Our method automatically generates a sequence of actions that ensures that the real-world position of the physical object matches the system's assumed pose to sub-mm precision. Furthermore, we propose the use of “extrinsic” actions, which use gravity, the environment and the gripper geometry to significantly reduce or even eliminate the uncertainty about an object's pose. We show in simulated and real-robot experiments that our method outperforms our previous work, at success rates over 95%.
書誌情報 en : IEEE Robotics and Automation Letters

巻 7, 号 4, p. 11942-11949, 発行日 2022-09-19
出版者
出版者 IEEE
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2377-3766
出版者版DOI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3207565
出版者版URI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://ieeexplore.ieee.org/document/9894673
権利
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 IEEE is not the copyright holder of this material. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License. For more information, see https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
著者版フラグ
出版タイプ NA
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Ver.1 2024-02-16 06:19:02.866296
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