Hierarchical Adaptive Control for Collaborative Manipulation of a Rigid Object by Quadrupedal Robots

要約

協働ロボットの潜在的な利点にもかかわらず、四足歩行ロボットによる効果的な操作タスクを実現することは依然として困難です。
この論文では、オブジェクトのプロパティ、形状、および地形から生じる不確実性を含む、現実世界の共同操作タスクを処理できる階層制御システムを提案します。
私たちのアプローチは、3 つのレベルのコントローラーで構成されています。
まず、適応型コントローラーは、オブジェクトのプロパティと地形を事前に知らなくても、オブジェクトの操作に必要な力とモーメントを計算します。
計算された力とモーメントは、二次計画法 (QP) ベースのコントローラーを使用して、四足歩行ロボットのチーム間で最適に分配されます。
この QP ベースのコントローラーは、ロボットとオブジェクトの接触に関連する制約を満たしながら、オブジェクトとの各ロボットの接触ポイントの位置を最適化します。
最後に、各ロボットがロボットの安定性を維持しながら操作力を適用できるように、分散型移動操作コントローラーが設計されています。
四足歩行ロボットのチームがさまざまな地形で最大 18 kg の未知の物体を操作し、目的の軌道をたどりながら、忠実度の高いシミュレーション環境でアプローチを検証することに成功しました。

要約(オリジナル)

Despite the potential benefits of collaborative robots, effective manipulation tasks with quadruped robots remain difficult to realize. In this paper, we propose a hierarchical control system that can handle real-world collaborative manipulation tasks, including uncertainties arising from object properties, shape, and terrain. Our approach consists of three levels of controllers. Firstly, an adaptive controller computes the required force and moment for object manipulation without prior knowledge of the object’s properties and terrain. The computed force and moment are then optimally distributed between the team of quadruped robots using a Quadratic Programming (QP)-based controller. This QP-based controller optimizes each robot’s contact point location with the object while satisfying constraints associated with robot-object contact. Finally, a decentralized loco-manipulation controller is designed for each robot to apply manipulation force while maintaining the robot’s stability. We successfully validated our approach in a high-fidelity simulation environment where a team of quadruped robots manipulated an unknown object weighing up to 18 kg on different terrains while following the desired trajectory.

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