DBPF: A Framework for Efficient and Robust Dynamic Bin-Picking

效率和可靠性对于机器人抓取垃圾桶至关重要，因为它们直接影响自动化工业流程的生产力。然而，传统方法要求静态物体和固定碰撞，导致部署限制、操作效率低下和过程不可靠。本文介绍了一种动态垃圾桶抓取框架（DBPF），挑战了传统的静态假设。DBPF赋予机器人具有反应性，能够抓取多个移动的任意物体，同时避免动态障碍物，如移动的垃圾桶。结合场景级位姿生成，所提出的位姿选择度量利用倾向感知可操作性网络来优化吸附位姿的确定。启发式的任务特定设计，如速度匹配、动态障碍物避免和再观察策略，提高了抓取成功率和可靠性。经验性实验证明了这些组件的重要性。我们的方法实现了平均84%的成功率，超过了最可比基线的60%，关键是没有发生碰撞。在不同的动态场景下进行进一步评估，展示了DBPF在动态垃圾桶抓取中的鲁棒性能。结果表明，我们的框架为动态情况下高效可靠的机器人垃圾桶抓取提供了有前途的解决方案。

如何在动态环境下实现高效可靠的机器人拣选垃圾？

提出了一种动态垃圾拣选框架（DBPF），通过反应性拣选多个移动任意对象并避免动态障碍物的机器人，结合场景级位姿生成和倾向感知可操作性网络优化吸盘位姿确定的拣选成功率和可靠性。

实验结果表明，该方法平均成功率达到84％，超过了最相似基线的60％，且没有发生碰撞。该框架在动态垃圾拣选中表现出鲁棒性，是实现高效可靠机器人拣选垃圾的一个有前途的解决方案。

相关研究包括“Dynamic Obstacle Avoidance for Mobile Robots: A Survey”、“Robotic Bin Picking: A Survey”等。