Pushing in the Dark: A Reactive Pushing Strategy for Mobile Robots Using Tactile Feedback

要約

移動ロボットの場合、雑然とした環境や動的な環境を移動する場合、特に大きすぎたり、不規則であったり、掴むのが困難な物体に直面した場合には、掴みにくい操作が必要になることがよくあります。
これらのオブジェクトの予測不可能な動作とさまざまな物理的特性により、操作タスクが大幅に複雑になります。
この課題に対処するために、この原稿は新しいリアクティブ プッシュ戦略を提案します。
この戦略により、モバイル ロボットはその基本動作をリアルタイムで動的に調整し、目標位置に向かって押し出す操作を成功させることができます。
特に、私たちの戦略は、ベースを覆う触覚センサーを通じて取得される接触位置の変化に基づいてロボットの動作を適応させ、オブジェクト関連の仮定とそのモデル化された動作への依存を回避します。
リアクティブ プッシュ戦略の有効性は最初にシミュレーション環境で評価され、比較されたベースライン アプローチよりも大幅に優れたパフォーマンスを示しました。
これに続いて、実世界の実験を通じて提案された戦略を検証し、ロボットの周囲全体にある目標点に物体を押し込むロボットの機能を実証しました。
シミュレーションと現実世界の実験の両方で、物体固有の特性 (形状、質量、摩擦、慣性) がターゲットの位置の変化とともに変更され、提案された方法の堅牢性が包括的に評価されました。

要約(オリジナル)

For mobile robots, navigating cluttered or dynamic environments often necessitates non-prehensile manipulation, particularly when faced with objects that are too large, irregular, or fragile to grasp. The unpredictable behavior and varying physical properties of these objects significantly complicate manipulation tasks. To address this challenge, this manuscript proposes a novel Reactive Pushing Strategy. This strategy allows a mobile robot to dynamically adjust its base movements in real-time to achieve successful pushing maneuvers towards a target location. Notably, our strategy adapts the robot motion based on changes in contact location obtained through the tactile sensor covering the base, avoiding dependence on object-related assumptions and its modeled behavior. The effectiveness of the Reactive Pushing Strategy was initially evaluated in the simulation environment, where it significantly outperformed the compared baseline approaches. Following this, we validated the proposed strategy through real-world experiments, demonstrating the robot capability to push objects to the target points located in the entire vicinity of the robot. In both simulation and real-world experiments, the object-specific properties (shape, mass, friction, inertia) were altered along with the changes in target locations to assess the robustness of the proposed method comprehensively.

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