GeoDEx: A Unified Geometric Framework for Tactile Dexterous and Extrinsic Manipulation under Force Uncertainty

要約

ロボットが接触力を検出して相互作用力を測定できるようにする感覚により、脆弱なオブジェクトをつかんだり、ツールを使用したりするなどの挑戦的なタスクを実行できます。
理論的には、触覚センサーはロボットにそのような機能を装備できます。
ただし、測定された力の精度は、潜在的なキャリブレーションの課題とノイズのため、力センサーの精度と同等ではありません。
これにより、これらのセンサーが強制制御を必要とする操作アプリケーションで提供できる値が制限されています。
この論文では、平面、円錐、楕円体などの幾何学的プリミティブを使用した統一された推定、計画、および制御フレームワークであるGeodexを紹介します。
さまざまな実験結果を通じて、触覚センサーからの直接的な不正確でノイズの多い力の測定値に依存すると、不安定または失敗した操作が生じることを示します。
さらに、SOCP（2次コーンプログラミング）を使用した直接の実行最適化と比較して、フレームワークを使用した計画と力の推定は14倍のスピードアップを実現します。

要約(オリジナル)

Sense of touch that allows robots to detect contact and measure interaction forces enables them to perform challenging tasks such as grasping fragile objects or using tools. Tactile sensors in theory can equip the robots with such capabilities. However, accuracy of the measured forces is not on a par with those of the force sensors due to the potential calibration challenges and noise. This has limited the values these sensors can offer in manipulation applications that require force control. In this paper, we introduce GeoDEx, a unified estimation, planning, and control framework using geometric primitives such as plane, cone and ellipsoid, which enables dexterous as well as extrinsic manipulation in the presence of uncertain force readings. Through various experimental results, we show that while relying on direct inaccurate and noisy force readings from tactile sensors results in unstable or failed manipulation, our method enables successful grasping and extrinsic manipulation of different objects. Additionally, compared to directly running optimization using SOCP (Second Order Cone Programming), planning and force estimation using our framework achieves a 14x speed-up.

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