要約
変形可能線形オブジェクト (DLO) の操作に関する研究のほとんどは、剛体を掴むことを前提としています。
しかし、堅固な把握と再把握を超えて、人間が DLO を器用に操作するために使用する手のフォローも不可欠なスキルです。これには、DLO が落下しないように DLO を保持しながら、手を滑らせて把握点を継続的に変更する必要があります。
特別に設計された、しかし多用途ではないエンドエフェクターを使用せずに、ロボットにとってそのようなスキルを達成することは非常に困難です。
これまでの研究では、一般的な平行グリッパの使用が試みられてきましたが、追従と保持の矛盾により堅牢性が不十分であり、1 自由度のグリッパではバランスをとることが困難です。
この研究では、人間が指を使って DLO を追跡する方法に触発され、触覚センシングを備えた一般的な器用な手の使用法を検討して、人間のスキルを模倣し、堅牢な手での DLO 追跡を実現します。
ハードウェア システムが現実世界で機能できるようにするために、デカルト空間のアームハンド制御、触覚ベースのインハンド 3 次元 DLO 姿勢推定、およびタスク固有の動作設計を含むフレームワークを開発します。
実験結果は、平行グリッパーを使用する場合に比べて私たちの方法が大幅に優れていること、およびその優れた堅牢性、汎用性、効率性を実証しています。
要約(オリジナル)
Most research on deformable linear object (DLO) manipulation assumes rigid grasping. However, beyond rigid grasping and re-grasping, in-hand following is also an essential skill that humans use to dexterously manipulate DLOs, which requires continuously changing the grasp point by in-hand sliding while holding the DLO to prevent it from falling. Achieving such a skill is very challenging for robots without using specially designed but not versatile end-effectors. Previous works have attempted using generic parallel grippers, but their robustness is unsatisfactory owing to the conflict between following and holding, which is hard to balance with a one-degree-of-freedom gripper. In this work, inspired by how humans use fingers to follow DLOs, we explore the usage of a generic dexterous hand with tactile sensing to imitate human skills and achieve robust in-hand DLO following. To enable the hardware system to function in the real world, we develop a framework that includes Cartesian-space arm-hand control, tactile-based in-hand 3-D DLO pose estimation, and task-specific motion design. Experimental results demonstrate the significant superiority of our method over using parallel grippers, as well as its great robustness, generalizability, and efficiency.
arxiv情報
著者 | Mingrui Yu,Boyuan Liang,Xiang Zhang,Xinghao Zhu,Lingfeng Sun,Changhao Wang,Shiji Song,Xiang Li,Masayoshi Tomizuka |
発行日 | 2024-08-29 14:37:22+00:00 |
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