要約
人型ロボットは、倉庫内で大きな箱を移動するなど、物理的に厳しい操作作業を実現することで、人間の作業者を支援する可能性を秘めています。
このようなタスクを動的モバイル操作 (DMM) として定義します。
この論文では、3 つの主要な貢献に基づいて構築された、全身遠隔操作による DMM のフレームワークを紹介します。 まず、ヒューマン マシン インターフェイス (HMI) と二輪ヒューマノイド SATYRR を使用する遠隔操作フレームワークを提案します。
第二に、この研究では、人間とロボットの低次モデルを利用した動的移動マッピングと、操作タスクの運動学的リターゲティング戦略が導入されています。
さらに、この論文では、車輪付きヒューマノイド制御における全身触覚フィードバックの役割についても説明しています。
最後に、DMM のシステムの有効性とマッピングが、運動操作実験と重い箱を押すタスクを通じて検証されます。
ここでは、DMM の 2 つの形式を示します。1 つは平均速度 0.4 m/s で移動するターゲットを掴む形式、もう 1 つはロボットの重量の 105\% までの重さの箱を押す形式です。
ピッチの調整と腕の使用を同時に行うことで、パイロットはロボットの姿勢を調整して、より大きな接触力を加え、重い箱を 0.2 m/s の一定速度で移動させます。
要約(オリジナル)
Humanoid robots have the potential to help human workers by realizing physically demanding manipulation tasks such as moving large boxes within warehouses. We define such tasks as Dynamic Mobile Manipulation (DMM). This paper presents a framework for DMM via whole-body teleoperation, built upon three key contributions: Firstly, a teleoperation framework employing a Human Machine Interface (HMI) and a bi-wheeled humanoid, SATYRR, is proposed. Secondly, the study introduces a dynamic locomotion mapping, utilizing human-robot reduced order models, and a kinematic retargeting strategy for manipulation tasks. Additionally, the paper discusses the role of whole-body haptic feedback for wheeled humanoid control. Finally, the system’s effectiveness and mappings for DMM are validated through locomanipulation experiments and heavy box pushing tasks. Here we show two forms of DMM: grasping a target moving at an average speed of 0.4 m/s, and pushing boxes weighing up to 105\% of the robot’s weight. By simultaneously adjusting their pitch and using their arms, the pilot adjusts the robot pose to apply larger contact forces and move a heavy box at a constant velocity of 0.2 m/s.
arxiv情報
| 著者 | Amartya Purushottam,Yeongtae Jung,Christopher Xu,Joao Ramos |
| 発行日 | 2023-07-03 20:50:58+00:00 |
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