A Collision-Aware Cable Grasping Method in Cluttered Environment

📄 arXiv: 2402.14498v2 📥 PDF

作者: Lei Zhang, Kaixin Bai, Qiang Li, Zhaopeng Chen, Jianwei Zhang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-02-22 (更新: 2024-03-04)

备注: 7 pages

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出一种碰撞感知的电缆抓取方法以解决杂乱环境中的抓取问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 电缆抓取 碰撞感知 卷积神经网络 物理仿真 机器人技术 抓取质量预测 领域随机化 非凸模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在杂乱环境中抓取电缆时，容易受到碰撞影响，导致抓取失败。
  2. 论文提出了一种基于卷积神经网络的电缆抓取方法，通过物理仿真生成数据集，考虑碰撞因素。
  3. 实验结果显示，该方法在已知电缆和未知电缆上的成功率分别达到92.3%和88.4%，显著优于现有技术。

📝 摘要（中文）

我们介绍了一种电缆抓取卷积神经网络（CG-CNN），旨在促进在杂乱环境中的稳健电缆抓取。通过物理仿真，我们生成了一个广泛的数据集，模拟电缆抓取的复杂性，并考虑了电缆与机器人抓手之间的潜在碰撞。我们采用近似凸分解技术对非凸电缆模型进行剖析，并根据模拟抓取尝试自主标记抓取质量。CG-CNN利用该模拟数据集进行优化，并通过领域随机化技术增强。经过训练的模型预测抓取质量，指导机器人控制器执行最佳抓取姿态。抓取效果在合成和真实环境中进行评估。由于模型对碰撞的隐含敏感性，我们在已知电缆上取得了92.3%的成功率，在未知电缆上取得了88.4%的成功率，超越了当前的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在杂乱环境中抓取电缆时的碰撞问题。现有方法往往忽视了电缆与抓手之间的碰撞，导致抓取失败率高。

核心思路：论文提出了一种电缆抓取卷积神经网络（CG-CNN），通过物理仿真生成丰富的数据集，考虑了电缆之间及与抓手的碰撞，提升抓取的稳健性。

技术框架：整体架构包括数据生成、模型训练和抓取执行三个主要阶段。首先，通过物理仿真生成电缆抓取数据集；其次，利用该数据集训练CG-CNN模型；最后，模型预测抓取质量并指导机器人执行抓取。

关键创新：本研究的主要创新在于引入了碰撞感知机制，使得模型能够在复杂环境中有效识别抓取质量，显著提高了抓取成功率。这一方法与传统的抓取方法相比，具有更强的适应性和鲁棒性。

关键设计：在模型设计中，采用了近似凸分解技术对电缆模型进行处理，并通过模拟抓取尝试来标记抓取质量。此外，使用领域随机化技术增强模型的泛化能力，确保其在真实环境中的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过训练的CG-CNN模型在已知电缆上的抓取成功率达到92.3%，在未知电缆上的成功率为88.4%。这些结果显著超越了当前的最先进技术，展示了该方法在实际应用中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化仓储、机器人组装和电缆管理等场景。通过提高电缆抓取的成功率，该方法能够显著提升机器人在复杂环境中的作业效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We introduce a Cable Grasping-Convolutional Neural Network designed to facilitate robust cable grasping in cluttered environments. Utilizing physics simulations, we generate an extensive dataset that mimics the intricacies of cable grasping, factoring in potential collisions between cables and robotic grippers. We employ the Approximate Convex Decomposition technique to dissect the non-convex cable model, with grasp quality autonomously labeled based on simulated grasping attempts. The CG-CNN is refined using this simulated dataset and enhanced through domain randomization techniques. Subsequently, the trained model predicts grasp quality, guiding the optimal grasp pose to the robot controller for execution. Grasping efficacy is assessed across both synthetic and real-world settings. Given our model implicit collision sensitivity, we achieved commendable success rates of 92.3% for known cables and 88.4% for unknown cables, surpassing contemporary state-of-the-art approaches. Supplementary materials can be found at https://leizhang-public.github.io/cg-cnn/ .