Cooperative Vision-Based Object Transportation by Two Humanoid Robots in a Cluttered Environment
Notice bibliographique
Résumé
Although in recent years, there have been quite a few studies aimed at the navigation of robots in cluttered environments, few of these have addressed the problem of robots navigating while moving a large or heavy object. Such a functionality is especially useful when transporting objects of different shapes and weights without having to modify the robot hardware. In this work, we tackle the problem of making two humanoid robots navigate in a cluttered environment while transporting a very large object that simply could not be moved by a single robot. We present a complete navigation scheme, from the incremental construction of a map of the environment and the computation of collision-free trajectories to the design of the control to execute those trajectories. We present experiments made on real NAO robots, equipped with RGB-D sensors mounted on their heads, moving an object around obstacles. Our experiments show that a significantly large object can be transported without modifying the robot main hardware, and therefore that our scheme enhances the humanoid robots capacities in real-life situations. Our contributions are: (1) a low-dimension multi-robot motion planning algorithm that finds an obstacle-free trajectory, by using the constructed map of the environment as an input, (2) a framework that produces continuous and consistent odometry data, by fusing the visual and the robot odometry information, (3) a synchronization system that uses the projection of the robots based on their hands positions coupled with the visual feedback error computed from a frontal camera, (4) an efficient real-time whole-body control scheme that controls the motions of the closed-loop robot–object–robot system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».