Invariant Descriptors of Motion and Force Trajectories for Interpreting Object Manipulation Tasks in Contact

要約

点および剛体の運動軌跡の不変記述子は、運動認識および一般化のための代表的なタスク モデルとして過去に提案されてきました。
現在、接触タスクに現れる力の軌跡を表すための不変記述子は存在しません。
この論文では、動きと力の間の二重性を利用することにより、力の軌道に対する不変記述子を導入します。
軌道がスクリュー座標で構成されているかベクトル座標で構成されているかに応じて、2 種類の不変記述子が表示されます。
最適な制御を使用してノイズの多い測定値から不変記述子をロバストに計算するための方法およびソフトウェアが提供されます。
3D 輪郭追跡タスクとペグオンホール位置合わせタスクの人間による実験デモンストレーションを使用して、不変記述子により、基準フレームやセンサー位置のキャリブレーションに依存しないタスク表現が得られることが示されています。
最適な制御問題の調整プロセスは高速かつ直観的であることが示されています。
自由空間での動きと同様に、動きと力の軌道に対して提案された不変記述子は、接触している物体操作中などの制約された動きの認識と一般化に役立つことが証明される可能性があります。

要約(オリジナル)

Invariant descriptors of point and rigid-body motion trajectories have been proposed in the past as representative task models for motion recognition and generalization. Currently, no invariant descriptor exists for representing force trajectories, which appear in contact tasks. This paper introduces invariant descriptors for force trajectories by exploiting the duality between motion and force. Two types of invariant descriptors are presented depending on whether the trajectories consist of screw or vector coordinates. Methods and software are provided for robustly calculating the invariant descriptors from noisy measurements using optimal control. Using experimental human demonstrations of 3D contour following and peg-on-hole alignment tasks, invariant descriptors are shown to result in task representations that do not depend on the calibration of reference frames or sensor locations. The tuning process for the optimal control problems is shown to be fast and intuitive. Similar to motions in free space, the proposed invariant descriptors for motion and force trajectories may prove useful for the recognition and generalization of constrained motions, such as during object manipulation in contact.

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