Collaborative Planar Pushing of Polytopic Objects with Multiple Robots in Complex Scenes

要約

押すことは、ロボットが環境と対話し、環境をさらに変化させるためのシンプルかつ効果的なスキルです。
関連する研究は主に、ロボットマニピュレータの非把握性操作プリミティブとしてこれを利用することに焦点を当ててきました。
ただし、マニピュレータを備えていない低コストの移動ロボットにとっても有益です。
この研究では、移動ロボットのチームを制御して、複雑な障害物が散乱した環境内でポリトピックのオブジェクトを協力して押し出すという一般的な問題に取り組んでいます。
これには、異なる接触モード間のハイブリッド切り替えや、拘束された接触力による作動不足など、接触の多いタスクに特有の課題がいくつか組み込まれています。
提案された方法は、一連の可能なモードおよび関連する押す力に対するハイブリッド最適化に基づいており、(i) 一般物体および任意のオブジェクトの準静的解析に基づいて、多方向の実現可能性推定を使用して十分なモードのセットが生成されます。
ロボットの数。
(ii) 階層型ハイブリッド検索アルゴリズムは、アーチ セグメントを介してナビゲーション パスを繰り返し分解し、最適なパラメーター化モードを選択するように設計されています。
(iii) 各ロボットの所望の押し速度をオンラインで適応的に追跡する非線形モデル予測コントローラーが提案されます。
提案されたフレームワークは、穏やかな仮定の下で完成します。
その効率と有効性は、高忠実度のシミュレーションとハードウェア実験で検証されています。
動きや作動の不確実性に対する堅牢性も実証されています。

要約(オリジナル)

Pushing is a simple yet effective skill for robots to interact with and further change the environment. Related work has been mostly focused on utilizing it as a non-prehensile manipulation primitive for a robotic manipulator. However, it can also be beneficial for low-cost mobile robots that are not equipped with a manipulator. This work tackles the general problem of controlling a team of mobile robots to push collaboratively polytopic objects within complex obstacle-cluttered environments. It incorporates several characteristic challenges for contact-rich tasks such as the hybrid switching among different contact modes and under-actuation due to constrained contact forces. The proposed method is based on hybrid optimization over a sequence of possible modes and the associated pushing forces, where (i) a set of sufficient modes is generated with a multi-directional feasibility estimation, based on quasi-static analyses for general objects and any number of robots; (ii) a hierarchical hybrid search algorithm is designed to iteratively decompose the navigation path via arch segments and select the optimal parameterized mode; and (iii) a nonlinear model predictive controller is proposed to track the desired pushing velocities adaptively online for each robot. The proposed framework is complete under mild assumptions. Its efficiency and effectiveness are validated in high-fidelity simulations and hardware experiments. Robustness to motion and actuation uncertainties is also demonstrated.

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