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Narrow passage sampling in the observation of robotic assembly tasks

Nottensteiner, Korbinian und Sagardia, Mikel und Stemmer, Andreas und Borst, Christoph Hermann (2016) Narrow passage sampling in the observation of robotic assembly tasks. In: IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA. IEEE. IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2016-05-16 - 2016-05-21, Stockholm, Schweden. doi: 10.1109/ICRA.2016.7487125.

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2MB

Kurzfassung

The observation of robotic assembly tasks is required as feedback for decisions and adaption of the task execution on the current situation. A sequential Monte Carlo observation algorithm is proposed, which uses a fast and accurate collision detection algorithm as a reference model for the contacts between complex shaped parts. The main contribution of the paper is the extension of the classic random motion model in the propagation step with sampling methods known from the domain of probabilistic roadmap planning in order to increase the sample density in narrow passages of the configuration space. As a result, the observation Performance can be improved and a risk of sample impoverishment reduced. Experimental validation is provided for a peg-in-hole task executed by a lightweight- obot arm equipped with joint torque sensors.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/105314/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Narrow passage sampling in the observation of robotic assembly tasks
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Nottensteiner, Korbiniankorbinian.nottensteiner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6016-6235NICHT SPEZIFIZIERT
Sagardia, MikelMikel.Sagardia (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7603-1717NICHT SPEZIFIZIERT
Stemmer, Andreasandreas.stemmer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Borst, Christoph HermannChristoph.Borst (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Mai 2016
Erschienen in:IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/ICRA.2016.7487125
Verlag:IEEE
Status:veröffentlicht
Stichwörter:sequential Monte Carlo, particle filter, robotics assembly, observation
Veranstaltungstitel:IEEE International Conference on Robotics and Automation
Veranstaltungsort:Stockholm, Schweden
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:16 Mai 2016
Veranstaltungsende:21 Mai 2016
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Intelligente Mobilität (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Kognitive Robotik
Hinterlegt von: Nottensteiner, Korbinian
Hinterlegt am:19 Jul 2016 09:23
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:10

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