Robotic In-Hand Manipulation for Large-Range Precise Object Movement: The RGMC Champion Solution

要約

複数の器用な指を使用した手の操作は、大きな腕の動きへの依存を減らし、それによってスペースとエネルギーを節約できる重要なロボットスキルです。
この文字は、グラス内のオブジェクトの動きに焦点を当てています。これは、安定した把握内の指の動きのみを通じて、オブジェクトを望ましいポーズに操作することを指します。
重要な課題は、一定の安定した把握を維持しながら、高精度と大きな範囲の動きを同時に達成することにあります。
この問題に対処するために、現実世界のシナリオで新しいオブジェクトに簡単に適用できる、事前トレーニングやオブジェクトのジオメトリを必要とせずに、運動学的軌道の最適化に基づいて、単純で実用的なアプローチを提案します。
このアプローチを採用して、ICRA 2024で開催された第9回ロボットグラッピングおよび操作コンペティション（RGMC）で、ハンドマニピュレーショントラックのチャンピオンシップを獲得しました。
私たちのアプローチを包括的に評価し、競争からの重要なポイントを共有します。
ビデオやコードを含む補足資料は、https：//rgmc-xl-team.github.io/ingrasp_manipulationで入手できます。

要約(オリジナル)

In-hand manipulation using multiple dexterous fingers is a critical robotic skill that can reduce the reliance on large arm motions, thereby saving space and energy. This letter focuses on in-grasp object movement, which refers to manipulating an object to a desired pose through only finger motions within a stable grasp. The key challenge lies in simultaneously achieving high precision and large-range movements while maintaining a constant stable grasp. To address this problem, we propose a simple and practical approach based on kinematic trajectory optimization with no need for pretraining or object geometries, which can be easily applied to novel objects in real-world scenarios. Adopting this approach, we won the championship for the in-hand manipulation track at the 9th Robotic Grasping and Manipulation Competition (RGMC) held at ICRA 2024. Implementation details, discussion, and further quantitative experimental results are presented in this letter, which aims to comprehensively evaluate our approach and share our key takeaways from the competition. Supplementary materials including video and code are available at https://rgmc-xl-team.github.io/ingrasp_manipulation .

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