Trajectory Optimization for In-Hand Manipulation with Tactile Force Control

要約

人間の手の強さは、小さなオブジェクトを正確かつ堅牢に操作する能力にあります。
対照的に、単純なロボットグリッパーは器用さが低く、小さなオブジェクトを効果的に処理できません。
これが、多くの自動化タスクがロボットによって未解決のままである理由です。
このペーパーでは、コンパクトな磁気触覚センサー（MTSS）を装備したロボットハンドを使用した手の操作のための最適化ベースのフレームワークを紹介します。
シャドウロボットからのロボットハンドの小さなフォームファクターは、接触制約を満たしながらオブジェクトの状態を推定する際の課題を導入します。
これに対処するために、指の動きに非線形プログラミング（NLP）を使用して軌道最適化問題を策定し、指のジオメトリに沿って接触点が変化するようにします。
ソルバーから最適化された軌道を使用して、ローリングモーションのオープンループコントローラーを実装およびテストします。
堅牢性と精度をさらに強化するために、指の力コントローラーとMTSSを使用するオブジェクトの状態推定量を導入します。
提案されたフレームワークは、比較実験を通じて検証され、コンプライアンスの考慮事項と強制制御を組み込むことでローリング運動の精度と堅牢性が向上することを示しています。
フォースコントローラーを使用してオブジェクトを転がすと、オープンループコントローラーを実行するよりも成功する可能性が30 \％高くなります。
デモビデオはhttps://youtu.be/6j_mul_aye8で入手できます。

要約(オリジナル)

The strength of the human hand lies in its ability to manipulate small objects precisely and robustly. In contrast, simple robotic grippers have low dexterity and fail to handle small objects effectively. This is why many automation tasks remain unsolved by robots. This paper presents an optimization-based framework for in-hand manipulation with a robotic hand equipped with compact Magnetic Tactile Sensors (MTSs). The small form factor of the robotic hand from Shadow Robot introduces challenges in estimating the state of the object while satisfying contact constraints. To address this, we formulate a trajectory optimization problem using Nonlinear Programming (NLP) for finger movements while ensuring contact points to change along the geometry of the fingers. Using the optimized trajectory from the solver, we implement and test an open-loop controller for rolling motion. To further enhance robustness and accuracy, we introduce a force controller for the fingers and a state estimator for the object utilizing MTSs. The proposed framework is validated through comparative experiments, showing that incorporating the force control with compliance consideration improves the accuracy and robustness of the rolling motion. Rolling an object with the force controller is 30\% more likely to succeed than running an open-loop controller. The demonstration video is available at https://youtu.be/6J_muL_AyE8.

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