Impact-Aware Bimanual Catching of Large-Momentum Objects

要約

この論文では、動的操作における最も困難なタスクの 1 つである、大きな運動量の移動オブジェクトを捕捉することについて調査します。
準静的な操作の領域を超えて、非常に動的なオブジェクトを扱うことで、ロボットの周囲環境との対話能力を大幅に向上させることができます。
しかし、高速で移動する物体と接近するロボットとの間に避けられない動作の不一致により、大きな衝撃力が発生し、接触が不安定になり、物体とロボットの両方に不可逆的な損傷が生じます。
上記の問題に対処するために、次のオンライン最適化フレームワークを提案します。 1) オブジェクトの直線運動と角運動を推定および予測します。
2) 逐次二次計画法 (SQP) を通じて衝撃を緩和するために、オブジェクトのすべての表面にわたって最適な接触位置を検索および選択します。
3) マルチモード軌道最適化 (MMTO) を使用して、両方のロボットのエンドエフェクターの動き、剛性、および接触力を同時に最適化します。
4) 間接力コントローラに基づいた準拠ロボット システム上で衝撃を意識したキャッチ動作を実現します。
インパルス分布、接触選択、および衝撃を認識する MMTO アルゴリズムをシミュレーションで検証し、明確に定義された動き、拘束された動き、および自由飛行の動きで大きな運動量の移動物体を捕捉するなど、実世界の実験で提案されたフレームワークの利点を実証します。

要約(オリジナル)

This paper investigates one of the most challenging tasks in dynamic manipulation — catching large-momentum moving objects. Beyond the realm of quasi-static manipulation, dealing with highly dynamic objects can significantly improve the robot’s capability of interacting with its surrounding environment. Yet, the inevitable motion mismatch between the fast moving object and the approaching robot will result in large impulsive forces, which lead to the unstable contacts and irreversible damage to both the object and the robot. To address the above problems, we propose an online optimization framework to: 1) estimate and predict the linear and angular motion of the object; 2) search and select the optimal contact locations across every surface of the object to mitigate impact through sequential quadratic programming (SQP); 3) simultaneously optimize the end-effector motion, stiffness, and contact force for both robots using multi-mode trajectory optimization (MMTO); and 4) realise the impact-aware catching motion on the compliant robotic system based on indirect force controller. We validate the impulse distribution, contact selection, and impact-aware MMTO algorithms in simulation and demonstrate the benefits of the proposed framework in real-world experiments including catching large-momentum moving objects with well-defined motion, constrained motion and free-flying motion.

arxiv情報

著者 Lei Yan,Theodoros Stouraitis,João Moura,Wenfu Xu,Michael Gienger,Sethu Vijayakumar
発行日 2024-03-25 22:51:27+00:00
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