Hierarchical Contact-Rich Trajectory Optimization for Multi-Modal Manipulation using Tight Convex Relaxations

要約

接触による操作のための軌跡の設計は、オブジェクト\＆ロボットの軌跡と複雑な接触シーケンスの推論が同時に必要であるため、困難です。
この論文では、ロボット、オブジェクト、連絡先の軌跡を同時に設計するための新しいフレームワークを紹介し、接触が豊富な操作のために効率的に紹介します。
混合整数線形プログラム（MILP）が、近似動的制約を使用してロボット\＆オブジェクト間で最適な接点を選択し、非線形プログラム（NLP）がロボットの軌道を最適化し、完全な非線形制約を想定するオブジェクトを最適化する階層最適化フレームワークを提案します。
MILPがより緊密なソリューションをより緊密な計算の複雑さで提供できるように、バイナリエンコーディング技術を使用して、双線形制約の凸緩和を提示します。
提案されたフレームワークは、計算上の利点を提供しながら、複雑なマルチコンタクト相互作用について推論できるさまざまな操作タスクで評価されます。
また、両手ロボットシステムを使用して、ハードウェア実験のフレームワークを実証します。
このペーパーとハードウェアの実験を要約するビデオは、https：//youtu.be/s2s1eg5rsre?si=chpkftz_a3nahxlqにあります

要約(オリジナル)

Designing trajectories for manipulation through contact is challenging as it requires reasoning of object \& robot trajectories as well as complex contact sequences simultaneously. In this paper, we present a novel framework for simultaneously designing trajectories of robots, objects, and contacts efficiently for contact-rich manipulation. We propose a hierarchical optimization framework where Mixed-Integer Linear Program (MILP) selects optimal contacts between robot \& object using approximate dynamical constraints, and then a NonLinear Program (NLP) optimizes trajectory of the robot(s) and object considering full nonlinear constraints. We present a convex relaxation of bilinear constraints using binary encoding technique such that MILP can provide tighter solutions with better computational complexity. The proposed framework is evaluated on various manipulation tasks where it can reason about complex multi-contact interactions while providing computational advantages. We also demonstrate our framework in hardware experiments using a bimanual robot system. The video summarizing this paper and hardware experiments is found https://youtu.be/s2S1Eg5RsRE?si=chPkftz_a3NAHxLq

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