Enhancing Dexterity in Confined Spaces: Real-Time Motion Planning for Multi-Fingered In-Hand Manipulation

要約

ロボット工学における手の器用な操作、特に多指のロボットハンドの場合、指と操作対象物間の衝突を複雑に回避する必要があるため、重大な課題が生じます。
手と指の位置が急速に変化すると、衝突を防ぎ、妨げられない動きを確保するために瞬時に再計算する必要があるため、すべての指の衝突のないパスをリアルタイムで生成する必要があります。
この研究では、高次元空間での動作計画に対するリアルタイムのアプローチを紹介します。
まず、リアルタイムで取得可能なニューラル ネットワークを使用して、衝突のない空間を明示的にモデル化します。
次に、動的システムおよびサンプリングベースの計画アプローチを介して、C 空間表現を閉ループ制御と組み合わせました。
この統合により、経路探索の効率と実現可能性が向上し、動的な障害物回避が可能になり、それによって手内操作タスクにおける多指ロボットハンドの機能が向上します。

要約(オリジナル)

Dexterous in-hand manipulation in robotics, particularly with multi-fingered robotic hands, poses significant challenges due to the intricate avoidance of collisions among fingers and the object being manipulated. Collision-free paths for all fingers must be generated in real-time, as the rapid changes in hand and finger positions necessitate instantaneous recalculations to prevent collisions and ensure undisturbed movement. This study introduces a real-time approach to motion planning in high-dimensional spaces. We first explicitly model the collision-free space using neural networks that are retrievable in real time. Then, we combined the C-space representation with closed-loop control via dynamical system and sampling-based planning approaches. This integration enhances the efficiency and feasibility of path-finding, enabling dynamic obstacle avoidance, thereby advancing the capabilities of multi-fingered robotic hands for in-hand manipulation tasks.

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