EHC-MM: Embodied Holistic Control for Mobile Manipulation

要約

通常、モバイル操作には、可動性のためのベース、正確な操作のためのアーム、および認識のためのカメラが必要です。
全体的な制御では、Distant Mobility, Close Grasping(DMCG)の原則に従う必要があります。
我々は、sig(w) の具現化機能を備えた、モバイルマニピュレーションのための体現型ホリスティック制御(EHC-MM)を提案します。 DMCG 原理を二次計画法 (QP) 問題として定式化することにより、sig(w) は、ロボットの移動と操作の間の重点のバランスを動的にとります。
ロボットの状態や環境を考慮して、
さらに、sig(w) を使用した Monitor-Position-Based Servoing (MPBS) を提案し、動作中のターゲットの追跡を可能にします。
このアプローチにより、ロボットのベース、アーム、カメラ間の協調制御が可能になります。
広範なシミュレーションと現実世界の実験を通じて、当社のアプローチはモバイル操作タスクの成功率と効率の両方を大幅に向上させ、現実世界のシナリオで 95.6% の成功率と 52.8% の時間効率の向上を達成しました。

要約(オリジナル)

Mobile manipulation typically entails the base for mobility, the arm for accurate manipulation, and the camera for perception. It is necessary to follow the principle of Distant Mobility, Close Grasping(DMCG) in holistic control. We propose Embodied Holistic Control for Mobile Manipulation(EHC-MM) with the embodied function of sig(w): By formulating the DMCG principle as a Quadratic Programming (QP) problem, sig(w) dynamically balances the robot’s emphasis between movement and manipulation with the consideration of the robot’s state and environment. In addition, we propose the Monitor-Position-Based Servoing (MPBS) with sig(w), enabling the tracking of the target during the operation. This approach allows coordinated control between the robot’s base, arm, and camera. Through extensive simulations and real-world experiments, our approach significantly improves both the success rate and efficiency of mobile manipulation tasks, achieving a 95.6% success rate in the real-world scenarios and a 52.8% increase in time efficiency.

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