Embracing Safe Contacts with Contact-aware Planning and Control

要約

環境との接触を確立する手段として手足の表面全体を使用できる人間とは異なり、ロボットは通常、環境への損傷を避けるために、衝突のない方法でエンドエフェクターを介して環境と対話するようにプログラムされています。
このような従来のアプローチから脱却して、この研究では、硬い接触と柔らかい接触の両方が存在する場合でも、ロボットの表面上の相互作用力を安全閾値未満に維持する基準追跡用の接触認識コントローラを提示します。
さらに、提案されたコントローラーを活用して、簡略化された接触モデルを使用して、BiTRRT サンプルベースの計画手法を接触対応型に拡張しました。
私たちのフレームワークの有効性は、Amazon の積み込みタスクにヒントを得たセットアップで Franka ロボットを使用したハードウェア実験で実証されています。
結果のデモビデオはこちらでご覧いただけます: https://youtu.be/2WeYytauhNg

要約(オリジナル)

Unlike human beings that can employ the entire surface of their limbs as a means to establish contact with their environment, robots are typically programmed to interact with their environments via their end-effectors, in a collision-free fashion, to avoid damaging their environment. In a departure from such a traditional approach, this work presents a contact-aware controller for reference tracking that maintains interaction forces on the surface of the robot below a safety threshold in the presence of both rigid and soft contacts. Furthermore, we leveraged the proposed controller to extend the BiTRRT sample-based planning method to be contact-aware, using a simplified contact model. The effectiveness of our framework is demonstrated in hardware experiments using a Franka robot in a setup inspired by the Amazon stowing task. A demo video of our results can be seen here: https://youtu.be/2WeYytauhNg

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