Contact-Aware Non-prehensile Robotic Manipulation for Object Retrieval in Cluttered Environments

要約

掴みにくい操作方法では、通常、単一のロッドなどの単純なエンド エフェクタを使用してオブジェクトを操作します。
把持方法と比較して、このようなエンド エフェクターはコンパクトで柔軟性があるため、限られた作業スペースでタスクを実行できます。
トレードオフとして、自由度 (DoF) が比較的少ないため、計画と制御のための複雑な制約を伴う作動不足の問題が発生します。
この論文では、ロッド状のプッシャーを使用して、雑然とした環境でオブジェクトを検索するタスクのための新しい非把持操作方法を提案します。
具体的には、雑然とした環境での候補軌道は、最初に改良された高速探索ランダム ツリー (RRT) プランナーで生成されます。
次に、モデル予測制御 (MPC) スキームを適用して、障害物との必要な接触を通じてスライダーの姿勢を安定させます。
既存の方法とは異なり、提案されたアプローチは接触認識機能を使用しており、障害物の積極的な除去、回避行動、および器用さを向上させるための接触面の切り替えの合成効果を可能にします。
したがって、タスクの実現可能性と効率の両方が大幅に促進されます。
提案された方法の性能は、多くの固定または可動障害物に囲まれたターゲットオブジェクトが操作および分離される平面オブジェクト検索タスクで検証されます。
シミュレーションと実験結果の両方が表示されます。

要約(オリジナル)

Non-prehensile manipulation methods usually use a simple end effector, e.g., a single rod, to manipulate the object. Compared to the grasping method, such an end effector is compact and flexible, and hence it can perform tasks in a constrained workspace; As a trade-off, it has relatively few degrees of freedom (DoFs), resulting in an under-actuation problem with complex constraints for planning and control. This paper proposes a new non-prehensile manipulation method for the task of object retrieval in cluttered environments, using a rod-like pusher. Specifically, a candidate trajectory in a cluttered environment is first generated with an improved Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) planner; Then, a Model Predictive Control (MPC) scheme is applied to stabilize the slider’s poses through necessary contact with obstacles. Different from existing methods, the proposed approach is with the contact-aware feature, which enables the synthesized effect of active removal of obstacles, avoidance behavior, and switching contact face for improved dexterity. Hence both the feasibility and efficiency of the task are greatly promoted. The performance of the proposed method is validated in a planar object retrieval task, where the target object, surrounded by many fixed or movable obstacles, is manipulated and isolated. Both simulation and experimental results are presented.

arxiv情報

著者 Yongpeng Jiang,Yongyi Jia,Xiang Li
発行日 2023-03-07 03:47:28+00:00
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