Tac-Man: Tactile-Informed Prior-Free Manipulation of Articulated Objects

要約

ロボットを家庭などの人間中心の環境に統合するには、ロボットデバイスがドアや引き出しなどの関節のある物体と連動する必要があるため、高度な操作スキルが必要になります。
多関節物体のロボット操作における主な課題は、これらの物体の内部構造の予測不可能性と多様性であり、そのため、明示的および暗黙的な物体の運動学の事前分布に基づくモデルが不十分になります。
それらの信頼性は、相互作用前のあいまいさ、不完全な構造パラメータ、未知の物体との遭遇、および予期せぬ外乱によって大幅に低下します。
ここでは、操作中に安定したロボットとオブジェクトの接触を維持することに焦点を当てた事前フリー戦略である Tac-Man を紹介します。
Tac-Man は、物体の事前分布に依存せず、触覚フィードバックを活用して、予期せぬ外乱の影響を受けた場合でも、ロボットが複雑な関節を持つ物体を含むさまざまな多関節物体を上手に扱えるようにします。
現実世界の実験と広範なシミュレーションの両方で実証されており、動的で多様な設定において常にほぼ完璧な成功を収め、既存の手法を上回ります。
私たちの結果は、触覚センシングだけで多様な関節オブジェクトを管理するのに十分であり、従来ベースのアプローチよりも優れた堅牢性と汎用性を提供できることを示しています。
これは、複雑な操作タスク、特に多関節オブジェクトの場合、詳細な接触モデリングの重要性を強調しています。
触覚情報を活用したアプローチの進歩により、人間中心の環境、特に正確なモデルの入手が難しい環境におけるロボットの応用範囲が大幅に拡大しました。
https://tacman-aom.github.io で追加資料を参照してください。

要約(オリジナル)

Integrating robots into human-centric environments such as homes, necessitates advanced manipulation skills as robotic devices will need to engage with articulated objects like doors and drawers. Key challenges in robotic manipulation of articulated objects are the unpredictability and diversity of these objects’ internal structures, which render models based on object kinematics priors, both explicit and implicit, inadequate. Their reliability is significantly diminished by pre-interaction ambiguities, imperfect structural parameters, encounters with unknown objects, and unforeseen disturbances. Here, we present a prior-free strategy, Tac-Man, focusing on maintaining stable robot-object contact during manipulation. Without relying on object priors, Tac-Man leverages tactile feedback to enable robots to proficiently handle a variety of articulated objects, including those with complex joints, even when influenced by unexpected disturbances. Demonstrated in both real-world experiments and extensive simulations, it consistently achieves near-perfect success in dynamic and varied settings, outperforming existing methods. Our results indicate that tactile sensing alone suffices for managing diverse articulated objects, offering greater robustness and generalization than prior-based approaches. This underscores the importance of detailed contact modeling in complex manipulation tasks, especially with articulated objects. Advancements in tactile-informed approaches significantly expand the scope of robotic applications in human-centric environments, particularly where accurate models are difficult to obtain. See additional material at https://tacman-aom.github.io.

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