Real-time Contact State Estimation in Shape Control of Deformable Linear Objects under Small Environmental Constraints

要約

ロボットと環境設備によって提供される制約を使用して変形可能な線形オブジェクトの形状を制御することは、さまざまな産業用途に役立ちます。
これらの治具との堅牢な接触を確立するには、潜在的な異常を防止および修正するために接触状態を正確に推定することが不可欠です。
ただし、この作業は、フィクスチャのサイズが小さいこと、リアルタイム パフォーマンスの要件、および変形可能な線形オブジェクトの自由度が無限であるため、困難です。
この論文では、変形可能な線状物体に加えられた接触力と検出された接触力の間の依存性を利用して、接触の確立とその後の変化の両方を推定するためのリアルタイムのアプローチを提案します。
この手法をロボット制御ループにシームレスに統合し、異常を自動的に回避、検出、修正する適応型形状制御フレームワークを実現します。
実際の実験により、さまざまなシナリオにわたる接触推定アプローチの堅牢性と有効性が検証され、形状制御プロセスの成功率が大幅に向上します。

要約(オリジナル)

Controlling the shape of deformable linear objects using robots and constraints provided by environmental fixtures has diverse industrial applications. In order to establish robust contacts with these fixtures, accurate estimation of the contact state is essential for preventing and rectifying potential anomalies. However, this task is challenging due to the small sizes of fixtures, the requirement for real-time performances, and the infinite degrees of freedom of the deformable linear objects. In this paper, we propose a real-time approach for estimating both contact establishment and subsequent changes by leveraging the dependency between the applied and detected contact force on the deformable linear objects. We seamlessly integrate this method into the robot control loop and achieve an adaptive shape control framework which avoids, detects and corrects anomalies automatically. Real-world experiments validate the robustness and effectiveness of our contact estimation approach across various scenarios, significantly increasing the success rate of shape control processes.

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