Demonstration-guided Optimal Control for Long-term Non-prehensile Planar Manipulation

要約

長期にわたる掴みにくい平面操作は、ロボットの計画とフィードバック制御にとって困難な作業です。
過小作動、ハイブリッド制御、および接触の不確実性が特徴です。
主な困難の 1 つは、接触点やモードなど、連続的および離散的な接触構成の両方を決定することです。これには、論理的および幾何学的な推論が必要です。
この問題に取り組むために、オフライン タスクおよびモーション プランニング (TAMP) を達成するためのデモ ガイド付き階層最適化フレームワークを提案します。
私たちの研究では、プッシャー スライダー システムのダイナミクス モデルの定式化を拡張して、フェイス スイッチング メカニズムを備えた分離モードを含め、人間のデモンストレーションを利用してウォーム スタートの TAMP 問題を解決します。
私たちのアプローチが、現在最先端のソルバーに存在する極小問題にうまく対処し、タスクの有効な解を決定できることを示します。
シミュレーションで結果を検証し、外乱の存在下で実際のフランカ エミカ ロボットを使用したプッシャー スライダー システムへの適用性を示します。

要約(オリジナル)

Long-term non-prehensile planar manipulation is a challenging task for robot planning and feedback control. It is characterized by underactuation, hybrid control, and contact uncertainty. One main difficulty is to determine both the continuous and discrete contact configurations, e.g., contact points and modes, which requires joint logical and geometrical reasoning. To tackle this issue, we propose a demonstration-guided hierarchical optimization framework to achieve offline task and motion planning (TAMP). Our work extends the formulation of the dynamics model of the pusher-slider system to include separation mode with face switching mechanism, and solves a warm-started TAMP problem by exploiting human demonstrations. We show that our approach can cope well with the local minima problems currently present in the state-of-the-art solvers and determine a valid solution to the task. We validate our results in simulation and demonstrate its applicability on a pusher-slider system with a real Franka Emika robot in the presence of external disturbances.

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