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로봇 조작에 대한 최적화를 기준으로 작업 객체를 검색하는 데 시간을 줄입니다

알 수없는 환경의 로봇 작업의 경우 로봇이 환경 내에서 작업 해야하는 객체의 위치를 ​​식별하는 것이 중요합니다. 카메라의 시야가 제한되어 있으므로 작업 공간이 너무 크면 한 번에 캡처하기에는 카메라를 이동하여 작업 공간을 탐색해야합니다. 기존 방법은 전체 환경을 모델링하려고 시도하여 불필요한 포괄적 인 검색을 초래합니다. 이 연구의 목적은 로봇이 넓은 작업 공간 내에서 물체의 위치를 ​​빠르게 식별하여 작업을 효율적으로 수행 할 수 있도록하는 것입니다. 이 연구에서 우리는 2D 블랙 박스 최적화 문제 유형으로 피험자의 검색을 공식화하고 가우시안 프로세스 (GP)를 사용하여 베이지안 최적화 (BO)를 기반으로 한 샘플 효율적인 검색 알고리즘을 제안합니다. 제안 된 방법은 카메라의 물리적 움직임의 연속성을 활용하여 더 효율적으로 검색 할 수 있도록합니다. 또한, 대상 위치에 대한 사전 지식을 사용할 수 있다면, 사전 분포를 GP에 통합하여 더 빠른 검색을 달성 할 수 있습니다. 마지막으로, 실제 환경에서 시뮬레이션 및 실험 결과는 제안 된 방법이 기존 방법보다 효율적임을 보여줍니다.
이 기사는 "로봇 조작을위한 베이지안 최적화를 통해 활발한 시각적 목표 검색의 시간 감소"를 재구성 한 것입니다.
© 2022 IEEE. [“로봇 조작을위한 베이지안 최적화로 활발한 시각적 목표 검색의 시간 감소”에서 재 인쇄 된, 2022 년 2022 년 IEEE 18th Automation Science and Engineering (사례) (DOI : 10.1109/case4997.2022.9926620)