This paper presents ADAMANT, a set of software modules that provides grasp planning capabilities to an existing robot planning and control software framework. Our presented work allows a user to adapt a manipulation task to be used under widely different scenarios with minimal user input, thus reducing the operator's cognitive load. The developed tools include (1) plugin-based components that make it easy to extend default capabilities and to use third-party grasp libraries, (2) An object-centric way to define task constraints, (3) A user-friendly Rviz interface to use the grasp planner utilities, and (4) Interactive tools to use perception data to program a task. We tested our framework on a wide variety of robot simulations.


翻译:本文件介绍一套软件模块ADAMANT, 这套软件模块为现有的机器人规划和控制软件框架提供掌握规划能力。我们介绍的工作使用户能够调整操作任务,在极为不同的情景下使用操作任务,同时提供最低限度的用户投入,从而减少操作员的认知负荷。开发的工具包括:(1) 基于插件的部件,便于扩展默认能力和使用第三方控制图书馆;(2) 以物体为中心的界定任务限制的方法;(3) 方便用户的Rviz接口,以使用抓取规划员的公用设施;(4) 交互式工具,使用感知数据来编程一项任务。我们在多种机器人模拟中测试了我们的框架。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月25日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月23日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
14+阅读 · 2018年9月19日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员