GPAtlasRRT: 新しい物体の形状を再構築するためのローカル触覚探索プランナー

触覚は物体の形状を復元するための重要なモダリティです。我々は、ロボットが部分的な形状モデルをローカル触覚探索によって完成させる方法を提案します。ローカル触覚探索では、指は局所表面に沿って移動するように制約されています。これは、物体の連続部分に関する情報を回復するのに役立ち、しばしば人間によって用いられます。貢献は三つあります。第一に、把持された未知の物体の初期点群を手と物体に分割する方法を示します。第二に、ローカル触覚探索プランナーを提案します。これは、物体表面のガウス過程（GP）モデルとAtlasRRTプランナーを組み合わせたものです。GPは未探索の表面とその予測の不確実性を予測します。AtlasRRTは、この予測された表面に沿った触覚探索経路を作成し、最も不確実性の高い領域に導きます。最後に、我々はプランナーをシミュレーションで他の方法と比較し、実際のロボットで完全なアプローチを実証します。我々は、プランナーが物体をうまく横断し、全物体の形状が高い精度で再構築できることを示します。