Robotics and Biology Laboratory

Interactive Perception of Articulated Objects for Autonomous Manipulation

Promotionsausschuss

Prof. Dr. Oliver Brock
Prof. Dr. Erik Learned Miller
Prof. Dr. Andrew G. Barto
Prof. Dr. Andrew Cohen

Dov Katz

Titel: Interactive Perception of Articulated Objects for Autonomous Manipulation

Zusammenfassung:

In dieser Arbeit werden Roboterfähigkeiten für die Handhabung neuartiger gelenkiger Objekte entwickelt. Die Freiheitsgrade eines gelenkigen Objekts beschreiben die Beziehung zwischen seinen starren Körpern und sind oft relevant für die beabsichtigte Funktion des Objekts. Beispiele für gelenkige Alltagsobjekte sind Scheren, Zangen, Türen, Türgriffe, Bücher und Schubladen. Die autonome Manipulation von gelenkigen Objekten ist daher eine Voraussetzung für viele Roboteranwendungen in unserer alltäglichen Umgebung.
Schon heute führen Roboter komplexe Manipulationsaufgaben mit beeindruckender Genauigkeit und Geschwindigkeit in kontrollierten Umgebungen wie Fabrikhallen aus. Ein wichtiges Merkmal dieser Umgebungen ist, dass sie so gestaltet werden können, dass die Wahrnehmung reduziert oder sogar eliminiert wird. Im Gegensatz dazu ist die Wahrnehmung in unstrukturierten Umgebungen, wie z. B. in unseren Wohnungen und Büros, in der Regel viel schwieriger. Tatsächlich ist die Manipulation in diesen unstrukturierten Umgebungen noch weitgehend ungelöst. Wir gehen daher davon aus, dass Roboter für eine autonome Manipulation von Objekten in unserer alltäglichen Umgebung in der Lage sein müssen, Informationen über diese Objekte zu erfassen und dabei möglichst wenige Annahmen über die Umgebung zu treffen.
Die Gewinnung von Informationen über die Welt aus Sensordaten ist ein schwieriges Problem. Da es so viele Informationen über die Umgebung gibt, die gemessen werden könnten, ist es bei den derzeitigen Rechengeschwindigkeiten unpraktisch, sie alle zu berücksichtigen. Stattdessen schlagen wir vor, unser Verständnis der Aufgabe zu nutzen, um die relevanten Informationen zu ermitteln. In unserem Fall besteht diese Information aus der Form und der kinematischen Struktur des Objekts. Die Wahrnehmung dieser aufgabenspezifischen Informationen ist nach wie vor eine Herausforderung. Denn um die Freiheitsgrade des Objekts zu verstehen, müssen wir die relative Bewegung zwischen seinen starren Körpern beobachten. Da das Auftreten von Relativbewegungen nicht garantiert ist, kann es sein, dass diese Informationen nicht im Sensorstrom enthalten sind.
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist der Entwurf und die Implementierung eines Robotersystems, das in der Lage ist, gelenkige Objekte wahrzunehmen und zu manipulieren. Dieses System basiert auf der interaktiven Wahrnehmung, einem Ansatz, der die Synergien ausnutzt, die beim Überschreiten der Grenze zwischen Aktion und Wahrnehmung entstehen. Bei der interaktiven Wahrnehmung verlagert sich der Schwerpunkt der Wahrnehmung von der Erscheinung des Objekts zur Funktion des Objekts. Um die Wahrnehmung und Manipulation von gelenkigen Objekten zu ermöglichen, werden in dieser Arbeit Algorithmen zur Wahrnehmung der kinematischen Struktur und Form von Objekten entwickelt. Die daraus resultierenden Wahrnehmungsfähigkeiten werden im Rahmen eines relationalen Verstärkungslernens eingesetzt, das es dem Roboter ermöglicht, allgemeines Domänenwissen für die Manipulation zu erwerben. Auf diese Weise ist unser Roboter in der Lage, neuartige gelenkige Objekte zuverlässig und effizient zu manipulieren. Um die Effektivität des vorgeschlagenen Robotersystems zu überprüfen, wurden simulierte und reale Experimente mit einer Vielzahl von Alltagsgegenständen durchgeführt.

September 2011