Whole-Body Ergodic Exploration with a Manipulator Using Diffusion

要約

本論文では、与えられた関心領域を探索するための全身ロボット制御法を提案する。このような探索動作の背後にあるエルゴード制御形式論は、ロボット軌道の時間平均統計量とターゲット分布の空間統計量のマッチングから構成される。既存のエルゴード制御アプローチのほとんどは、ロボット／センサーを空間内を移動する個々の点エージェントとして仮定している。我々は、ロボット・マニピュレータの全身を、運動学的に拘束された複数のエージェントに分解するアプローチを導入する。そして、エージェント間のコンセンサスを計算することにより、制御動作を生成する。そのために、熱方程式駆動型エリアカバレッジ（HEDAC）と呼ばれるエルゴード制御定式化を用い、非定常熱方程式を用いて拡散を遅くする。我々のアプローチは、ロボットが全身に複数のセンサー（触覚皮膚など）を持ち、与えられた領域を最適に探索するために全てのセンサーを使用するアプリケーションにHEDACを拡張する。我々は、本アプローチがエルゴディティにおいて探索性能を向上させ、実世界の問題に対してうまくスケールすることを示す。本論文では、本手法を最先端の運動学シミュレーションと比較し、7軸フランカ・エミカ・ロボットによるオンライン探索タスクの適用可能性を実証する。https://sites.google.com/view/w-ee-d/。

要約(オリジナル)

This paper presents a whole-body robot control method for exploring and probing a given region of interest. The ergodic control formalism behind such an exploration behavior consists of matching the time-averaged statistics of a robot trajectory with the spatial statistics of the target distribution. Most existing ergodic control approaches assume the robots/sensors as individual point agents moving in space. We introduce an approach that decomposes the whole-body of a robotic manipulator into multiple kinematically constrained agents. Then, we generate control actions by calculating a consensus among the agents. To do so, we use an ergodic control formulation called heat equation-driven area coverage (HEDAC) and slow the diffusion using the non-stationary heat equation. Our approach extends HEDAC to applications where robots have multiple sensors on the whole-body (such as tactile skin) and use all sensors to optimally explore the given region. We show that our approach increases the exploration performance in terms of ergodicity and scales well to real-world problems. We compare our method in kinematic simulations with the state-of-the-art and demonstrate the applicability of an online exploration task with a 7-axis Franka Emika robot. Additional material available at https://sites.google.com/view/w-ee-d/

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