In-hand manipulation planning using human motion dictionary

要約

器用な手の操作は、人間特有の有用なスキルです。
この能力を発揮するには、多くの制約を遵守するために、多くの感覚と手の動きを調整する必要があります。
これらの制約はさまざまで、オブジェクトの特性や特定のアプリケーションの影響を受ける可能性があります。
ロボット プラットフォームが信頼性の高い手動操作スキルを実装するための重要な要素の 1 つは、これらの制約をモーション生成に統合できることです。
これらの制約は、経験や人間によるデモンストレーションを通じて暗黙的にモデル化し、学習することができます。
我々は、手の操作スキルを学習し再現するためのモーションプリミティブ辞書に基づく方法を提案します。
特に、操作中の指先の動きに焦点を当て、特定の指先の構成に到達するためにモーション プリミティブを組み合わせる最適化プロセスを定義しました。
この研究の結果は、提案されたアプローチが人間の操作と一貫した操作動作を生成できること、および明示的な形式化がなくても操作制約が継承されることを示しています。

要約(オリジナル)

Dexterous in-hand manipulation is a peculiar and useful human skill. This ability requires the coordination of many senses and hand motion to adhere to many constraints. These constraints vary and can be influenced by the object characteristics or the specific application. One of the key elements for a robotic platform to implement reliable inhand manipulation skills is to be able to integrate those constraints in their motion generations. These constraints can be implicitly modelled, learned through experience or human demonstrations. We propose a method based on motion primitives dictionaries to learn and reproduce in-hand manipulation skills. In particular, we focused on fingertip motions during the manipulation, and we defined an optimization process to combine motion primitives to reach specific fingertip configurations. The results of this work show that the proposed approach can generate manipulation motion coherent with the human one and that manipulation constraints are inherited even without an explicit formalization.

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