Grunnleggende konsepter
プレアフォードは、物体の形状や環境の特徴を活用して、物体を把握しやすい位置や姿勢に事前に操作することで、ロボットの把握成功率を大幅に向上させる。
Sammendrag
プレアフォードは、物体把握の前段階として物体の位置や姿勢を操作する事前把握モジュールと、実際の把握を行うモジュールの2つのモジュールから構成される。事前把握モジュールは、物体の周辺環境の特徴(エッジ、スロープ、壁面など)を活用して、物体を把握しやすい位置や姿勢に変化させる。把握モジュールは、事前把握の結果を評価し、事前把握モジュールに対してフィードバックを与えることで、事前把握の方策を学習する。このリレー学習により、多様な物体や環境に適応可能な事前把握の方策を獲得する。また、物体が把握しやすい場合は事前把握を省略できる機能も備えている。シミュレーションと実環境での実験により、プレアフォードが物体把握の成功率を大幅に向上させることが示された。
Statistikk
物体を把握しやすい位置や姿勢に変化させることで、把握成功率が69%向上した。