알 수 없는 환경에서의 불확실성 하 모바일 조작기 계획

우리는 기반 자세의 불확실성과 이 불확실성이 조작기 동작에 미치는 영향을 고려하는 샘플링 기반의 모바일 조작기 계획기를 제시합니다. 전체 계획기는 세 가지 뚜렷하고 혁신적인 기능을 가지고 있습니다: (i) 기반과 팔을 신중하게 계획하기 위해 계층적이고 적응적인 모바일 조작기 계획기(HAMP)를 사용합니다; (ii) 더 나은 위치 지정을 위해 기여하는 노드와 엣지만 고려하는 지역화 인식 샘플링 및 연결 전략을 사용합니다; (iii) 엣지를 따라 기반 자세의 불확실성을 통합하고(팔은 정적 상태) 이 불확실성이 팔의 동작에 미치는 영향을 고려합니다. 우리는 이 전체 계획기를 HAMP-BUA라고 부르며, 여기서 BUA는 “기반 자세의 불확실성과 팔 동작으로의 전파”를 의미합니다. 먼저, 우리는 알려진 정적 환경에서 우리의 계획기를 평가하고, 불확실성이 위에서 언급한 다양한 수준에서 고려되지 않은 다른 변형들과 비교하여 더 안전한 경로를 찾음을 보여줍니다. 다음으로, 우리는 우리의 계획기를 알 수 없는 정적 환경에서 모바일 픽 앤 플레이스 작업을 위한 통합되고 완전 자율적인 시스템 내에 통합합니다. 우리의 통합 시스템의 주요 측면은 계획기가 알 수 없는 환경을 탐색하는 기반 및 팔 탐색 모듈과 함께 작동한다는 것입니다. 우리의 시스템은 시뮬레이션과 실제 사이먼 프레이저 대학교(SFU) 모바일 조작기 모두에 구현되며, 해당 결과를 제시합니다. 이전에 보여지지 않은 픽 앤 플레이스 작업을 수행하기 위해 알 수 없는 환경을 탐색하는 능력을 보여줍니다.