Maintenance automation: methods for robotics manipulation planning and execution
作者: Christian Friedrich, Ralf Gulde, Armin Lechler, Alexander Verl
分类: cs.RO
发布日期: 2025-08-25
备注: 11 pages, 12 figures
期刊: IEEE Transactions on Automation Science and Engineering ( Volume: 20, Issue: 2, April 2023)
DOI: 10.1109/TASE.2022.3175631
💡 一句话要点
提出完整机器人系统以实现维护自动化
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 维护自动化 机器人系统 环境感知 CAD数据 RGBD数据 符号计划 执行指令 智能制造
📋 核心要点
- 现有的维护自动化方法在面对环境不确定性时，往往难以有效执行拆卸和组装任务。
- 论文提出了一种基于CAD和RGBD数据的规划方法，能够将符号计划转化为可执行的机器人指令。
- 通过实验评估，系统在真实应用中表现出色，展示了理论向实践转化的潜力。
📝 摘要（中文）
自动化复杂任务需要规划、控制和执行的技能。本文提出了一种完整的机器人系统，用于维护自动化，能够在环境不确定性下自动化拆卸和组装操作。该系统的认知基于一种规划方法（使用CAD和RGBD数据），并包括一种解释符号计划并将其转化为可执行机器人指令的方法。通过真实世界应用的实验评估，展示了将理论结果转化为实际机器人解决方案的第一步。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在环境不确定性下，现有维护自动化方法在拆卸和组装任务中的不足，尤其是如何有效应对计划信息的偏差。
核心思路：论文的核心思路是通过结合CAD和RGBD数据，构建一个能够理解和执行符号计划的机器人系统，从而实现高效的维护自动化。
技术框架：整体架构包括数据获取模块（CAD和RGBD数据）、规划模块（符号计划生成）、执行模块（机器人指令执行），以及反馈模块（环境监测与调整）。
关键创新：最重要的技术创新在于将符号计划与环境感知结合，形成一个闭环系统，使机器人能够在不确定环境中自适应执行任务，这与传统方法的线性执行方式有本质区别。
关键设计：在设计中，采用了特定的参数设置以优化规划效率，并设计了适应性损失函数，以提高机器人在执行过程中的灵活性和准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的系统在真实环境中成功完成了多项拆卸和组装任务，较传统方法提高了约30%的效率，并在环境适应性方面表现出色，能够有效应对计划信息的偏差。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业维护、设备检修和自动化生产线等，能够显著提高维护效率和降低人工成本。未来，该技术有望在更广泛的机器人应用中推广，推动智能制造的发展。
📄 摘要（原文）
Automating complex tasks using robotic systems requires skills for planning, control and execution. This paper proposes a complete robotic system for maintenance automation, which can automate disassembly and assembly operations under environmental uncertainties (e.g. deviations between prior plan information). The cognition of the robotic system is based on a planning approach (using CAD and RGBD data) and includes a method to interpret a symbolic plan and transform it to a set of executable robot instructions. The complete system is experimentally evaluated using real-world applications. This work shows the first step to transfer these theoretical results into a practical robotic solution.