Controlling the Cascade: Kinematic Planning for N-ball Toss Juggling

要約

動的動作は、準静的な動作よりも効率的で、より広範囲のスキル領域を解決できる傾向にあるため、人間の運動行動のいたるところで使用されています。
何十年もの間、ロボットのジャグリング課題は、必要とされる動的器用さは任意に高い難易度に調整できるため、最も頻繁に研究される動的操作問題の 1 つです。
しかし、成功したアプローチは基本的なジャグリングスキルに限定されており、器用なトスジャグリングに必要な制約についての理解が不足していることを示しています。
トスジャグリングタスクの詳細な分析を提示し、主要な課題を特定し、それを軌道最適化問題として形式化します。
最先端の現実世界のトス ジャグリング プラットフォームを基盤として、シミュレーションでトス ジャグリングの理論的限界に到達し、さまざまな難易度の環境で結果として得られるリアルタイム コントローラーを評価し、最大 17 の堅牢なトス ジャグリングを実現します。
2 つの擬人化されたマニピュレーター上のボール。

要約(オリジナル)

Dynamic movements are ubiquitous in human motor behavior as they tend to be more efficient and can solve a broader range of skill domains than their quasi-static counterparts. For decades, robotic juggling tasks have been among the most frequently studied dynamic manipulation problems since the required dynamic dexterity can be scaled to arbitrarily high difficulty. However, successful approaches have been limited to basic juggling skills, indicating a lack of understanding of the required constraints for dexterous toss juggling. We present a detailed analysis of the toss juggling task, identifying the key challenges and formalizing it as a trajectory optimization problem. Building on our state-of-the-art, real-world toss juggling platform, we reach the theoretical limits of toss juggling in simulation, evaluate a resulting real-time controller in environments of varying difficulty and achieve robust toss juggling of up to 17 balls on two anthropomorphic manipulators.

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