POMDP-Guided Active Force-Based Search for Robotic Insertion

要約

不確実性が許容誤差を超えるロボット挿入タスクでは、適切な検索戦略が挿入の成功に不可欠であり、効率に大きく影響します。
一般的に使用されるブラインド検索方法は時間がかかり、豊富な連絡先情報を活用できません。
本稿では、接触構成に含まれる情報を積極的に利用し、高い効率を示す新しい探索戦略を提案する。
特に、接触構成の静的安定性の詳細な分析に基づいて慎重に設計されたプリミティブを使用して、この問題を部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス (POMDP) として定式化します。
定式化された POMDP から、新しい検索戦略を導き出すことができます。
その単純さのおかげで、この検索戦略は有限状態マシン (FSM) コントローラーに組み込むことができます。
FSM コントローラーの動作は、低レベルのデカルト インピーダンス コントローラーを通じて実現されます。
私たちの方法は純粋にロボットの固有受容センシングに基づいており、視覚センサーや触覚センサーは必要ありません。
私たちが提案した戦略と制御フレームワークの有効性を評価するために、シミュレーションで広範な比較実験を実施し、私たちの方法とベースラインアプローチを比較します。
結果は、提案手法がベースライン手法と比較して短い探索時間と探索軌跡長で高い成功率を達成することを示しています。
さらに、私たちの方法がさまざまな初期変位誤差に対して堅牢であることを示します。

要約(オリジナル)

In robotic insertion tasks where the uncertainty exceeds the allowable tolerance, a good search strategy is essential for successful insertion and significantly influences efficiency. The commonly used blind search method is time-consuming and does not exploit the rich contact information. In this paper, we propose a novel search strategy that actively utilizes the information contained in the contact configuration and shows high efficiency. In particular, we formulate this problem as a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) with carefully designed primitives based on an in-depth analysis of the contact configuration’s static stability. From the formulated POMDP, we can derive a novel search strategy. Thanks to its simplicity, this search strategy can be incorporated into a Finite-State-Machine (FSM) controller. The behaviors of the FSM controller are realized through a low-level Cartesian Impedance Controller. Our method is based purely on the robot’s proprioceptive sensing and does not need visual or tactile sensors. To evaluate the effectiveness of our proposed strategy and control framework, we conduct extensive comparison experiments in simulation, where we compare our method with the baseline approach. The results demonstrate that our proposed method achieves a higher success rate with a shorter search time and search trajectory length compared to the baseline method. Additionally, we show that our method is robust to various initial displacement errors.

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