Online Multi-Contact Feedback Model Predictive Control for Interactive Robotic Tasks

要約

この論文では、未知の場所で複数の接触が発生する可能性がある対話型ロボットタスクを実行するモデル予測制御 (MPC) を提案します。
このようなシナリオに対処するために、MPC フレームワークに明示的な接触フィードバック ループを作成しました。
マルチ接触情報のリアルタイムフィードバックを確立するために、探査粒子によるマルチ接触粒子フィルタ（MCP-EP）と呼ばれるアルゴリズムが採用されています。
次に、相互作用の位置と力は、バネ接触モデルを介して MPC フレームワークに組み込まれます。
さらに、微分動的計画法アルゴリズムを採用することで、単純化された仮定を一切使わずに7自由度ロボットのリアルタイム制御を実現しました。
MPC の更新レートは、0 接点、1 接点、2 接点でそれぞれ 6.8kHz、1.9kHz、1.8kHz を達成しました。
これにより、ロボットは予期せぬ接触にリアルタイムで対処できるようになります。
実際の実験では、さまざまなシナリオにおける提案手法の有効性が示されています。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a model predictive control (MPC) that accomplishes interactive robotic tasks, in which multiple contacts may occur at unknown locations. To address such scenarios, we made an explicit contact feedback loop in the MPC framework. An algorithm called Multi-Contact Particle Filter with Exploration Particle (MCP-EP) is employed to establish real-time feedback of multi-contact information. Then the interaction locations and forces are accommodated in the MPC framework via a spring contact model. Moreover, we achieved real-time control for a 7 degrees of freedom robot without any simplifying assumptions by employing a Differential-Dynamic-Programming algorithm. We achieved 6.8kHz, 1.9kHz, and 1.8kHz update rates of the MPC for 0, 1, and 2 contacts, respectively. This allows the robot to handle unexpected contacts in real time. Real-world experiments show the effectiveness of the proposed method in various scenarios.

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