RI: Medium: Planning and Control for Dynamic Robotic Manipulation

RI:中:动态机器人操纵的规划和控制

基本信息

  • 批准号:
    0964665
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 83.09万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2010-04-15 至 2016-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Manipulation allows a robot to alter its environment by performing mechanical work on it. Combined with locomotion, autonomous manipulation will be a key enabling capability in future robot systems for exploration, home care, military, industrial, and space applications. While most current robotic manipulation consists of simple grasp-and-carry operations, the spectrum of manipulation methods is much broader, including throwing, pushing, rolling, sliding, tapping, etc. Humans and animals make use of these methods on a daily basis, but robots do not. What is missing is a theoretical framework for combining and sequencing such manipulation methods for automatic planning and control of robotic manipulation.This project is working toward autonomous manipulation by bridging the gap from individual robotic manipulation primitives to full manipulation sequence planning. The project is developing theoretical tools, a mechanics-based manipulation planning framework, feedback control algorithms, and an experimental manipulation testbed incorporating high-speed vision. The tools developed for autonomous planning and execution of manipulation sequences will allow future robot users to program robots at a much higher level of abstraction than currently possible. For example, instead of programming low-level control of motors, the user can simply say "place object A on object B." This will help grow the field of personal robotics, by allowing non-experts to interact with robots.International partners in this work include leading laboratories in Italy and Japan. These collaborations provide unique access for graduate and undergraduate researchers to the world's leading experts in robotic manipulation.
操纵使机器人可以通过对其进行机械工作来改变其环境。 结合运动,自主操作将是未来探索,家庭护理,军事,工业和空间应用的未来机器人系统的关键能力。 虽然当前大多数机器人的操作由简单的抓手操作组成,但操纵方法的范围要广泛,包括投掷,推,滚动,滑动,敲击等。人和动物每天都使用这些方法,但机器人却没有。 缺少的是一个理论框架,用于结合和测序此类操作方法,以自动计划和控制机器人操作。该项目正在通过弥合各个机器人操纵原始人的差距,从而实现自主操纵,从而构成自主操作。 该项目正在开发理论工具,一种基于机械的操纵计划框架,反馈控制算法以及结合高速视觉的实验操作测试床。 为自主计划和执行操作序列而开发的工具将使未来的机器人用户能够以比当前可能更高的抽象级别编程机器人。 例如,用户可以简单地说“将对象A放在对象B上”,而不是对电动机进行低级控制的编程。 通过允许非专家与机器人互动,这将有助于发展个人机器人技术领域。这项工作中的国际合作伙伴包括意大利和日本的主要实验室。 这些合作为研究生和本科研究人员提供了独特的访问权限,并为世界领先的机器人操纵专家提供了独特的访问。

项目成果

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