猛禽類に見られるような見事な技とは裏腹に、飛行ロボットによる空中操作や把持は、まだ多様性や敏捷性に欠けている。
剛体マニピュレータを用いた従来のアプローチでは、正確な位置決めが必要であり、把持時に大きな反力を受けるため、高速でのパフォーマンスには限界がある。
高速空中把持の数少ない報告例は、モーションキャプチャシステムに依存しているか、環境や把持対象によって一般化できていない。MITのSPARK Labはは、完全オンボードのソフト空中マニピュレータの最初の例について開設する。
本論文では、視覚的、形態的に変化する物体をロバストに位置決めし、把持することができる、完全にオンボード化された知覚パイプラインを備えたソフト空中マニピュレータの最初の事例だ。
提案システムは、位置誤差を補正し、対象物の形態に適合し、反力を減衰させながら、把持時の高速な閉鎖を可能にする、新しい受動的閉鎖腱作動型ソフトグリッパーを特徴としている。
このシステムには、既知の物体の姿勢を推定するために、ニューラルネットワークベースのセマンティック・キーポイント検出器、最新のロバスト3D物体姿勢推定器、固定ラグ・スムーザーを組み合わせた知覚パイプラインが搭載されています。
得られたポーズ推定値は、最小スナップ軌道プランナーに渡され、把持物体の付加質量を完全に補正する適応コントローラによって追跡される。
最後に、有限要素ベースのコントローラが、把持のための最適なグリッパー構成を決定する。3つの異なる対象物に対する実験により、アプローチが、迅速な荷物配送や緊急救援などのタスクに必要な能力である、動的、高速、多目的な把持を可能にすることが確認された。
また、屋内と屋外の両方の環境において、様々な物体の完全オンボード視覚ベース把持を実証し、文献で報告されている視覚ベース把持の中で最速となる2.0m/秒の速度まで到達した。
最後に、モーションキャプチャを用いた把持により、最大0.3m/s、相対速度1.5m/sまで移動する対象物の把持を実証することで、本プラットフォームの有用性を静止した対象物以外にも広げる大きな一歩を踏み出すとしている。
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