Toward An Analytic Theory of Intrinsic Robustness for Dexterous Grasping

要約

計画を把握するための従来のアプローチでは、オブジェクトの姿勢と形状についての完全な知識が必要です。
これらの量の不確実性は、計画された把握の品質の不確実性を引き起こし、失敗につながる可能性があります。
古典的に、掴みの堅牢性とは、物体を掴んだ後の外乱に抵抗する能力を指します。
対照的に、この研究では、実行前の把握計画に影響を与えるオブジェクトの姿勢や形状などの不確実性の本質的な原因に対するロバスト性を研究しています。
そのために、我々は、掴みの力の閉鎖状態に対するフリクションコーンの不確実性の影響を特徴付けることによって、この本質的な堅牢性を説明する掴みの新しい分析理論を開発します。
この結果を 2 つの方法で適用します。
まず、文献にある 2 つの把握指標、古典的な Ferrari-Canny 指標と、より最近の min-weight 指標の本質的な堅牢性に関する理論的保証を分析します。
これらの結果を、堅牢性保証ありとなしで合成された把握を比較するハードウェア トライアルで検証し、成功率の明らかな向上を示しています。
第 2 に、理論を使用して確率的力閉包の新しい分析概念を開発し、これによりシミュレーションにおいて不確実性を意識した独自の把握が生成できることを示します。

要約(オリジナル)

Conventional approaches to grasp planning require perfect knowledge of an object’s pose and geometry. Uncertainties in these quantities induce uncertainties in the quality of planned grasps, which can lead to failure. Classically, grasp robustness refers to the ability to resist external disturbances after grasping an object. In contrast, this work studies robustness to intrinsic sources of uncertainty like object pose or geometry affecting grasp planning before execution. To do so, we develop a novel analytic theory of grasping that reasons about this intrinsic robustness by characterizing the effect of friction cone uncertainty on a grasp’s force closure status. We apply this result in two ways. First, we analyze the theoretical guarantees on intrinsic robustness of two grasp metrics in the literature, the classical Ferrari-Canny metric and more recent min-weight metric. We validate these results with hardware trials that compare grasps synthesized with and without robustness guarantees, showing a clear improvement in success rates. Second, we use our theory to develop a novel analytic notion of probabilistic force closure, which we show can generate unique, uncertainty-aware grasps in simulation.

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