Keep it Upright: Model Predictive Control for Nonprehensile Object Transportation with Obstacle Avoidance on a Mobile Manipulator

要約

我々は、モバイルマニピュレータが物体を掴まずにエンドエフェクタ上で物体のバランスを取り（ウェイター問題として知られる）、静的および動的障害物を避けながら目的の位置に移動するという、把握しにくい操作タスクを検討します。
既存のアプローチとは対照的に、当社は、新しく変化する環境に対応した迅速なオンライン計画に重点を置いています。
私たちの主な貢献は、オブジェクトのバランスをとり、衝突を回避するモバイル マニピュレーター用の全身拘束モデル予測コントローラー (MPC) です。
さらに、静的に実現可能な最小の摩擦係数を使用した計画を提案します。これにより、摩擦の不確実性やその他の力の外乱に対する堅牢性が提供されると同時に、MPC ポリシーの更新に必要な計算時間が大幅に短縮されます。
最大 7 つのバランスの取れた物体、積み重ねられた物体、およびさまざまな障害物を備えた速度制御モバイル マニピュレーターでのシミュレーションとハードウェア実験により、私たちのアプローチが、エンド エフェクターの速度と加速度が最大 2.0 で、これまで実証されていないさまざまな条件に対処できることがわかりました。
それぞれm/sと7.9m/s$^2$。
特に、ロボットが背の高いボトルのバランスをとりながら、投げられたボールを回避する発射物回避タスクをデモンストレーションします。

要約(オリジナル)

We consider a nonprehensile manipulation task in which a mobile manipulator must balance objects on its end effector without grasping them — known as the waiter’s problem — and move to a desired location while avoiding static and dynamic obstacles. In constrast to existing approaches, our focus is on fast online planning in response to new and changing environments. Our main contribution is a whole-body constrained model predictive controller (MPC) for a mobile manipulator that balances objects and avoids collisions. Furthermore, we propose planning using the minimum statically-feasible friction coefficients, which provides robustness to frictional uncertainty and other force disturbances while also substantially reducing the compute time required to update the MPC policy. Simulations and hardware experiments on a velocity-controlled mobile manipulator with up to seven balanced objects, stacked objects, and various obstacles show that our approach can handle a variety of conditions that have not been previously demonstrated, with end effector speeds and accelerations up to 2.0 m/s and 7.9 m/s$^2$, respectively. Notably, we demonstrate a projectile avoidance task in which the robot avoids a thrown ball while balancing a tall bottle.

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