Extremum Seeking Controlled Wiggling for Tactile Insertion

要約

人間は、コップを食器棚に入れる、ケーブルを配線する、鍵を挿すなどの挿入作業を行う際、対象物をくねらせ、触覚や固有感覚フィードバックを通じてその過程を観察する。近年の触覚センサの進歩により、触覚に基づくアプローチが実現されているが、人間の行動に類似したくねくね動作に基づく一般化された定式化は行われていない。そこで我々は、鍵の種類に大きなばらつきがあるにもかかわらず、制御パラメータを調整することなく、4種類の鍵を4種類の鍵に挿入できる極値探索制御則を提案する。その結果、モデルフリー定式化は、鍵を把持するGelSight Mini触覚センサによって測定されるひずみを最小化しながら、挿入深さを最大化するようにエンドエフェクタのポーズをくねらせる。このアルゴリズムは、並進と姿勢の両方が不確かな状態で、ランダムに初期化した120回の試行で71％の成功率を達成した。240回の決定論的に初期化された試行（並進または回転パラメータが1つだけ摂動される）では、84%の試行が成功した。13Hzの触覚フィードバックが与えられた場合、これらの試行グループの平均挿入時間はそれぞれ262秒と147秒である。

要約(オリジナル)

When humans perform insertion tasks such as inserting a cup into a cupboard, routing a cable, or key insertion, they wiggle the object and observe the process through tactile and proprioceptive feedback. While recent advances in tactile sensors have resulted in tactile-based approaches, there has not been a generalized formulation based on wiggling similar to human behavior. Thus, we propose an extremum-seeking control law that can insert four keys into four types of locks without control parameter tuning despite significant variation in lock type. The resulting model-free formulation wiggles the end effector pose to maximize insertion depth while minimizing strain as measured by a GelSight Mini tactile sensor that grasps a key. The algorithm achieves a 71\% success rate over 120 randomly initialized trials with uncertainty in both translation and orientation. Over 240 deterministically initialized trials, where only one translation or rotation parameter is perturbed, 84\% of trials succeeded. Given tactile feedback at 13 Hz, the mean insertion time for these groups of trials are 262 and 147 seconds respectively.

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