Dexterous Soft Hands Linearize Feedback-Control for In-Hand Manipulation

要約

この論文では、現実世界で数分以内に操作スキルを習得できる、器用なソフトハンドによるインハンドマニピュレーション（IHM）のためのフィードバック制御フレームワークを紹介します。
制御変数としてソフトハンドの変形状態を選択します。
望ましい変形状態を制御するために、作動変形ダイナミクスの粗く近似されたヤコビアンを使用します。
これらのヤコビアンは探索アクションを通じて取得されます。
これは、コンプライアンスハンドの自己安定特性によって可能になり、複雑な接触ダイナミクスが存在する場合でも線形フィードバック制御を使用できるようになります。
私たちのアプローチの有効性を評価するために、オブジェクト サイズの 100 % の変化、手のひらの傾きの 360 度の変化、および関連するアクチュエーターの最大 50 % の無効化に対する、学習された操作スキルの一般化機能を示します。
さらに、そのようなフィードバックスキルを順序付けすることにより、複雑な操作を取得できます。

要約(オリジナル)

This paper presents a feedback-control framework for in-hand manipulation (IHM) with dexterous soft hands that enables the acquisition of manipulation skills in the real-world within minutes. We choose the deformation state of the soft hand as the control variable. To control for a desired deformation state, we use coarsely approximated Jacobians of the actuation-deformation dynamics. These Jacobian are obtained via exploratory actions. This is enabled by the self-stabilizing properties of compliant hands, which allow us to use linear feedback control in the presence of complex contact dynamics. To evaluate the effectiveness of our approach, we show the generalization capabilities for a learned manipulation skill to variations in object size by 100 %, 360 degree changes in palm inclination and to disabling up to 50 % of the involved actuators. In addition, complex manipulations can be obtained by sequencing such feedback-skills.

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