Task and Joint Space Dual-Arm Compliant Control

要約

人間と相互作用したり、繊細な操作タスクを実行したりするロボットは、コンプライアンスを示す必要があります。
ただし、ほとんどの市販のマニピュレーターは硬直しており、重大な摩擦に苦しんでおり、トルク制御モードのエンドエフェクター追跡精度を制限しています。
これに対処するために、ジョイントスペースとタスクスペースのコンプライアンスをスムーズに補間するリアルタイムのオープンソースインピーダンスコントローラーを紹介します。
このハイブリッドアプローチにより、安全な相互作用とサブセンチメートルピン挿入などの正確なタスク実行が保証されます。
2つのKinova Gen3アームを備えたデュアルアームプラットフォームであるFrankにコントローラーを展開し、モデルのないオブザーバーを使用してモデル化された摩擦ダイナミクスを補正します。
このシステムはリアルタイムの有能であり、MoveIT！などの標準的なROSツールと統合されています。
また、高周波軌道ストリーミングをサポートし、学習ベースの方法、最適な制御、または遠隔操作によって生成される軌跡の閉ループ実行を可能にします。
私たちの結果は、高摩擦条件下でさえ、堅牢な追跡と準拠の行動を示しています。
完全なシステムは、https：//github.com/applied-ai-lab/compliant_controllersでオープンソースを利用できます。

要約(オリジナル)

Robots that interact with humans or perform delicate manipulation tasks must exhibit compliance. However, most commercial manipulators are rigid and suffer from significant friction, limiting end-effector tracking accuracy in torque-controlled modes. To address this, we present a real-time, open-source impedance controller that smoothly interpolates between joint-space and task-space compliance. This hybrid approach ensures safe interaction and precise task execution, such as sub-centimetre pin insertions. We deploy our controller on Frank, a dual-arm platform with two Kinova Gen3 arms, and compensate for modelled friction dynamics using a model-free observer. The system is real-time capable and integrates with standard ROS tools like MoveIt!. It also supports high-frequency trajectory streaming, enabling closed-loop execution of trajectories generated by learning-based methods, optimal control, or teleoperation. Our results demonstrate robust tracking and compliant behaviour even under high-friction conditions. The complete system is available open-source at https://github.com/applied-ai-lab/compliant_controllers.

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