Robust Pivoting Manipulation using Contact Implicit Bilevel Optimization

要約

一般化可能な操作は、ロボットが新しい物体や環境と相互作用できることを必要とする。この要求により、ロボットは物体や環境の物理的特性の不確実性を伴う複雑な摩擦相互作用を推論しなければならず、操作は非常に困難となる。本論文では、不確定要素が存在する中での首振り操作の計画のためのロバスト最適化について研究する。本論文では、操作中の物理特性の推定値の不正確さを補償するために、摩擦をどのように利用できるかについての洞察を示す。ある仮定の下で、首振り操作中に摩擦によってもたらされる安定性マージンの解析式を導出する。そして、この安定性マージンをCIBO(Contact Implicit Bilevel Optimization)フレームワークで利用し、安定性マージンを最大化する軌道を最適化することで、物体のいくつかの物理パラメータの不確かさに対するロバスト性を提供する。本論文では、バイレベル最適化問題の基礎となるいくつかのパラメータに関する安定性マージンの解析を示す。提案手法を、複数の異なる物体を操作するための6自由度マニピュレータを用いて実証する。また、提案アルゴリズムを用いたMPCコントローラの設計と検証を行い、操作中の物体の位置を追跡し制御することができる。

要約(オリジナル)

Generalizable manipulation requires that robots be able to interact with novel objects and environment. This requirement makes manipulation extremely challenging as a robot has to reason about complex frictional interactions with uncertainty in physical properties of the object and the environment. In this paper, we study robust optimization for planning of pivoting manipulation in the presence of uncertainties. We present insights about how friction can be exploited to compensate for inaccuracies in the estimates of the physical properties during manipulation. Under certain assumptions, we derive analytical expressions for stability margin provided by friction during pivoting manipulation. This margin is then used in a Contact Implicit Bilevel Optimization (CIBO) framework to optimize a trajectory that maximizes this stability margin to provide robustness against uncertainty in several physical parameters of the object. We present analysis of the stability margin with respect to several parameters involved in the underlying bilevel optimization problem. We demonstrate our proposed method using a 6 DoF manipulator for manipulating several different objects. We also design and validate an MPC controller using the proposed algorithm which can track and regulate the position of the object during manipulation.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL