Stable Object Placement Under Geometric Uncertainty via Differentiable Contact Dynamics

要約

一杯のコーヒーを提供することから、繊細なアイテムを慎重に並べ替えることに至るまで、物体を安定して配置することは、将来のロボットにとって重要なスキルです。
このスキルは、必要な精度により困難を伴いますが、幾何学的な不確実性の下では達成することが困難です。
私たちは微分可能な接触力学を活用して、幾何学的不確実性の下で安定した物体を配置するための原理に基づいた方法を開発します。
力・トルクセンサーの読み取り値と勾配降下法によるモデル予測の間の差異を最小限に抑えることで、幾何学的不確実性を推定します。
さらに、初期化に対する勾配ベースの方法の感度を軽減するために、複数の可能な幾何学的パラメーターに対する信念を追跡します。
掴んだ物体の手の姿勢の不確実性、物体の形状の不確定性、環境の形状の不確定性など、さまざまな幾何学的不確定性に対するアプローチを現実世界で検証します。

要約(オリジナル)

From serving a cup of coffee to carefully rearranging delicate items, stable object placement is a crucial skill for future robots. This skill is challenging due to the required accuracy, which is difficult to achieve under geometric uncertainty. We leverage differentiable contact dynamics to develop a principled method for stable object placement under geometric uncertainty. We estimate the geometric uncertainty by minimizing the discrepancy between the force-torque sensor readings and the model predictions through gradient descent. We further keep track of a belief over multiple possible geometric parameters to mitigate the gradient-based method’s sensitivity to the initialization. We verify our approach in the real world on various geometric uncertainties, including the in-hand pose uncertainty of the grasped object, the object’s shape uncertainty, and the environment’s shape uncertainty.

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